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多Agent系统的协作及强化学习算法研究

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研究了多Agent环境下的协作与学习.对多Agent系统中的协作问题提出了协作模型MACM,该模型通过提供灵活协调机制支持多Agent之间的协作及协作过程中的学习.系统中的学习Agent采用分布式强化学习算法.该算法通过映射减少Q值表的存储空间,降低对系统资源的要求,同时能够保证收敛到最优解.

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来源
《模式识别与人工智能》 |2002年第4期|453-457|共5页
作者
郑淑丽; 韩江洪; 骆祥峰; 蒋建文;
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作者单位

合肥工业大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
多Agent系统; 协作与协调; 强化学习;

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