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基于黑板模型的多智能体合作学习

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摘要

Q学习算法要求智能体无限遍历每个状态-动作转换,因此在涉及状态-动作空间非常大的应用问题时,导致收敛速度非常慢.借助多智能体的合作学习,智能体之间基于黑板模型的方法通过开关函数相互协调合作,可以更快地定位那些有效的状态-动作转换,避免了无效的更新,从而以较小的学习代价加快了Q表的收敛速度.

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来源
《计算机工程》 |2007年第22期|42-4447|共4页
作者
韩伟; 韩忠愿;
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作者单位

南京财经大学信息工程学院;

南京;

210046;

南京财经大学信息工程学院;

南京;

210046;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
多智能体系统; 合作学习; 黑板模型;

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