基于动态协作图的多智能体强化学习方法

摘要

本发明公开了一种基于动态协作图的多智能体强化学习方法，首先，结合注意力机制对多智能体协作图进行动态构建；其次，基于当前状态下构造的协作图，结合启发式规则进行显式分组；再其次，对于智能体小组内部的智能体采用max‑plus算法进行组内全局最优策略搜索；最后，采用超网络结合全局状态信息估计各组局部联合动作价值，进行信度分配。与现有技术相比，本发明针对多智能体系统提出的算法，在降低计算量的前提下，有效的提高了智能体之间的合作。