【摘 要】
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强化学习在解决序列决策问题方面尤为突出,近年来取得了巨大的发展。针对多智能体强化学习中,智能体与环境进行交互学习时不可避免的面对动态环境探索困难、经验数据利用率低
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强化学习在解决序列决策问题方面尤为突出,近年来取得了巨大的发展。针对多智能体强化学习中,智能体与环境进行交互学习时不可避免的面对动态环境探索困难、经验数据利用率低的问题,提出了多智能体间的优先共享经验重放(PSER)方法。PSER由优先经验重放与经验分享两部分组成,前者决定智能体间分享哪些经验,后者决定如何实现智能体间经验分享。仿真结果表明,PSER既能通过经验分享加速智能体集群对环境的探索认知,又能显著的提高智能体的学习效率与经验数据利用率,进而表现出更好的性能。
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