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基于场景任务划分的多智能体Q-学习研究

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摘要

从研究分层强化学习入手,提出由MAS中任务结构分析产生的分层合作研究方法,通过区分子任务并以此建立更大粒度层面上的基于任务场景的状态空间,并结合以联合动作为基础的任务动作与势能场模型,从而解决强化学习中的状态空间的维数灾难.文中给出了基于机器人足球的子任务的算法应用,其效能得到实验的验证.

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来源
《2009年全国理论计算机科学学术年会》|2009年|21-24|共4页
会议地点哈尔滨
作者
刘亮; 李龙澍;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
多Agent系统; 分层强化学习; Q-学习法; 任务场景; 状态空间;
入库时间 2022-08-17 11:19:51

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