学习过程中共享经验的Q学习算法的研究

• 作者: 乔林 罗杰
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: Q学习算法 MAS 围捕问题 共享经验
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 213-216
• 分类号: TP181
• 字数: 3670字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.05.051

摘要

主要以提高多智能体系统中Q学习算法的学习效率为研究目标,以追捕问题为研究平台,提出了一种基于共享经验的Q学习算法.该算法模拟人类的团队学习行为,各个智能体拥有共同的最终目标,即围捕猎物,同时每个智能体通过协商获得自己的阶段目标.在学习过程中把学习分为阶段性学习,每学习一个阶段,就进行一次阶段性总结,分享彼此好的学习经验,以便于下一阶段的学习.这样以学习快的、好的带动慢的、差的,进而提升总体的学习性能.仿真实验证明,在学习过程中共享经验的Q学习算法能够提高学习系统的性能,高效地收敛于最优策略.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗杰	南京邮电大学自动化学院	12	36	3.0	4.0
2	乔林	南京邮电大学自动化学院	1	4	1.0	1.0