基于DDQN的多智能体冲突消解方法

张翼; 赵岭忠; 翟仲毅

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基于DDQN的多智能体冲突消解方法

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针对智能体在局部观测下无法有效决策的问题,提出了一种结合深度强化学习的冲突消解方法。该方法基于DDQN算法,利用强化学习的学习模式的特性,计算智能体的累计回报,通过回报值的大小确定智能体的优先级,从而达到冲突消解的目的。通过模拟现实生活中的堵车场景对该方法进行评估,实验结果表明,该方法能有效解决智能体的冲突。

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来源
《桂林电子科技大学学报》 |2022年第5期|366-370|共5页
作者
张翼; 赵岭忠; 翟仲毅;
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作者单位

桂林电子科技大学计算机与信息安全学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
多智能体系统; 冲突消解; 深度神经网络; 深度学习; 强化学习;

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