【摘 要】
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将传统的强化学习应用到多智能体系统时,随着智能体个数的增加,存储规模呈指数级增长,加剧了强化学习本身的"维数灾难"问题,严重影响强化学习的性能,制约其实际应用.为此,本
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,长沙 410083
【出 处】
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2010第六届全国多智能体系统与控制学术年会
论文部分内容阅读
将传统的强化学习应用到多智能体系统时,随着智能体个数的增加,存储规模呈指数级增长,加剧了强化学习本身的"维数灾难"问题,严重影响强化学习的性能,制约其实际应用.为此,本文以合作式多智能体系统为研究对象,提出一种基于行为预测的多智能体强化学习,将传统的强化学习分解为两个过程即行为预测过程和强化学习过程.一方面,这两个过程相互促进,达到传统的强化学习的效果;另一方面,通过分解,降低存储规模,缓解"维数灾难"问题.最后,通过合作搬运问题,验证了算法的有效性.
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