基于注意力机制的多智能体值函数分解方法及装置

摘要

本发明公开了一种连续动作控制下基于注意力机制的多智能体值函数分解方法及装置，该方法包括：获取多个智能体决策下的状态轨迹；构建注意力机制网络、各个智能体的主值网络、各个智能体的主策略网络、QMIX主值网络、各个智能体的副值网络、各个智能体的副策略网络、QMIX副值网络；基于状态轨迹和离轨策略算法的多智能体值函数分解学习过程，对Attention注意力机制网络、各个智能体的主值网络、各个智能体的主策略网络、QMIX主值网络、各个智能体的副值网络、各个智能体的副策略网络、QMIX副值网络进行更新；根据更新的多个网络生成更新后的策略模型，对策略模型进行测试。该方法设计出一种在连续控制量的仿真环境中基于注意力机制学习值函数分解的多智能体算法。