利用聚类分析法改进的多Agent协作强化学习方法

张媛; 张广明; 袁宇浩

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利用聚类分析法改进的多Agent协作强化学习方法

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针对多agent系统强化学习中,状态空间和动作空间随着agent个数的增加成指数倍增长,进而导致维数灾难、学习速度慢和收敛性差的问题,提出了一种新型的混合强化学习方法,用于改进传统的多agent协作强化学习;该算法基于Friend-or-Foe Q-学习,事先采用聚类分析法对状态空间和动作空间进行预处理,降低空间维数后再进行强化学习,这就避免了同等状态环境下的重复劳动和对动作集的盲目搜索,理论上大大提高了agent的学习速度和算法的收敛性;文章首先进行改进算法的思想概述,然后给出了改进算法的学习框架和算法的一般描述.

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来源
《计算机测量与控制》 |2010年第4期|923-926|共4页
作者
张媛; 张广明; 袁宇浩;
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作者单位

南京工业大学;

自动化与电气工程学院;

江苏;

南京;

210009;

南京工业大学;

自动化与电气工程学院;

江苏;

南京;

210009;

南京工业大学;

自动化与电气工程学院;

江苏;

南京;

210009;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
多agent协作; 强化学习; 聚类分析; Friend-or-Foe; Q-学习;

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