| 基于主智能体的群体学习算法GLBMA |
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| 引用本文： | 程显毅,李淑琴,夏德深.基于主智能体的群体学习算法GLBMA[J].江苏大学学报(自然科学版),2005,26(5):437-439. |
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| 作者姓名： | 程显毅 李淑琴 夏德深 |
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| 作者单位： | 1. 南京理工大学计算机系,江苏,南京,210094;江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏,镇江,212013
2. 南京理工大学计算机系,江苏,南京,210094 |
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| 基金项目： | 江苏省教育厅自然科学基金资助项目（02KJD520004）;江苏省研究生创新基金资助项目（xin04-35）） |
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| 摘 要： | 以机器人足球比赛（RoboCup）为背景，基于主智能体和辅助智能体概念，提出了基于主智能体群体强化学习算法（GLBMA），该算法通过主智能体和辅智能体的角色切换来实现整个团队的学习，改进了传统的群体强化学习算法。RoboCup仿真比赛试验表明，传统群体强化学习算法中的行为学习状态空间过大，连续状态空间的行为选择及多智能体合作求解等问题得到了解决．
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| 关 键 词： | 智能体 主智能体 强化学习 RoboCup 行为学习状态空间 |
| 文章编号： | 1671-7775（2005）05-0437-03 |
| 收稿时间： | 2005-01-20 |
| 修稿时间： | 2005年1月20日 |
Study on algorithm of group learning-based main agent |
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| CHENG Xian-yi,LI Shu-qin,XIA De-shen.Study on algorithm of group learning-based main agent[J].Journal of Jiangsu University:Natural Science Edition,2005,26(5):437-439. |
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| Authors: | CHENG Xian-yi LI Shu-qin XIA De-shen |
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| Abstract: | With RoboCup as background, an algorithm of group reinforcement learning is presented based on the conception of main agent and supplementary agent. By transforming the role between main agent and supplementary agent, the traditional group learning algorithm is improved. The experiment shows that the problems of too large of the behaviour state space, the behavior choice in continuous state space and collaborative solution can be solved in RoboCup. |
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| Keywords: | agent main agent reinforcement learning RoboCup behaviour state space |
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