基于进化算法的多智能体合作学习

王云; 王俊; 韩伟

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基于进化算法的多智能体合作学习

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强化学习的收敛速度随状态-动作空间的维数呈指数增长,因此在涉及大的状态空间时,强化学习算法的收敛速度非常慢以至不能满足应用需求。在许多应用环境中,若智能体之间存在合作关系,借助多个智能体进行分布式学习可以部分解决这一问题。利用进化算法,设计了智能体繁殖、消亡等操作,使得子代智能体能够继承父代智能体在状态空间的方向信息,从而更快地找到状态-动作空间的有效更新。仿真实验表明:算法比已有的强化学习方法具有更高的搜索效率和收敛速度。

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来源
《山东大学学报：工学版》 |2010年第6期|8-11|共4页
作者
王云; 王俊; 韩伟;
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作者单位

南京财经大学信息工程学院;

江苏南京210046;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP181.1;
关键词
多智能体系统; 合作学习; 进化算法;

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