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一种基于划分和集成思想的多智能体强化学习

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摘要

针对Q学习状态空间非常大,导致收敛速度非常慢的问题,利用智能体在不同样本上分类性能不同,提出了基于样本的学习误差对样本空间进行划分,充分发掘了样本和智能体的匹配关系.以带障碍物的格子世界作为仿真环境,表明该算法提高了在线学习性能.

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来源
《南京师范大学学报（工程技术版）》|2008年第4期|59-62|共4页
作者
王云; 韩伟;
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作者单位

南京财经大学,信息工程学院,江苏,南京,210046;

南京财经大学,信息工程学院,江苏,南京,210046;

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正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
多智能体系统; 强化学习; 状态空间划分;

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