| 多agent协同强化学习算法SE-MACOL及其应用 |
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| 引用本文： | 王长缨,陈文伟.多agent协同强化学习算法SE-MACOL及其应用[J].广西师范大学学报(自然科学版),2006,24(4):167-170. |
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| 作者姓名： | 王长缨 陈文伟 |
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| 作者单位： | 1. 济南军区装备部,自动化站,山东,济南,250002
2. 国防科技大学,信息系统与管理学院,湖南,长沙,410073 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(70371008) |
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| 摘 要： | 针对多agent团队中各成员之间是协作关系且自主决策的学习模型,在此对Q学习算法进行了适当扩充,提出了适合于多agent团队的一种共享经验元组的多agent协同强化学习算法。其中采用新的状态行为的知识表示方法,采用相似性变换和经验元组的共享,能够提高多agent团队协同工作的效率。最后将该算法应用于猎人捕物问题域,实验结果表明该算法能够明显加快多个猎人合作抓捕猎物的进程。
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| 关 键 词： | 多agent学习 强化学习 Q学习 状态行为空间 协作团队 |
| 文章编号： | 1001-6600（2006）04-0167-04 |
| 收稿时间： | 2006-05-31 |
| 修稿时间： | 2006年5月31日 |
Multi-agent Cooperative Reinforcement Learning Algorithm SE-MACOL and Its Application |
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| WANG Chang-ying,CHEN Wen-wei.Multi-agent Cooperative Reinforcement Learning Algorithm SE-MACOL and Its Application[J].Journal of Guangxi Normal University(Natural Science Edition),2006,24(4):167-170. |
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| Authors: | WANG Chang-ying CHEN Wen-wei |
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| Institution: | 1. Automation Station ,Department of Equipment ,Jinan Military Area ,Jinan 250002 ,China ; 2. School of Information System and Management,National University of Defense Technology,Changsha 410073 ,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | multi-agent learning reinforcement learning Q-learning state-action space cooperative team |
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