面向多机器人系统的增强学习研究进展综述

• 作者: 吴军 徐昕 王健 贺汉根
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 多机器人系统 多智能体 增强学习 随机对策 马氏决策过程
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 综述与评论
• 页码范围: 1601-1610,1615
• 分类号: TP24
• 语种: 中文

摘要

基于增强学习的多机器人系统优化控制是近年来机器人学与分布式人工智能的前沿研究领域.多机器人系统具有分布、异构和高维连续空间等特性,使得面向多机器人系统的增强学习的研究面临着一系列挑战,为此,对其相关理论和算法的研究进展进行了系统综述.首先,阐述了多机器人增强学习的基本理论模型和优化目标;然后,在对已有学习算法进行对比分析的基础上,重点探讨了多机器人增强学习理论与应用研究中的困难和求解思路,给出了若干典型问题和应用实例;最后,对相关研究进行了总结和展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺汉根	国防科技大学机电工程与自动化学院	68	1620	17.0	39.0
2	吴军	国防科技大学机电工程与自动化学院	11	177	6.0	11.0
3	徐昕	国防科技大学机电工程与自动化学院	21	295	9.0	17.0
4	王健	国防科技大学机电工程与自动化学院	2	29	2.0	2.0