一种基于Agent团队的强化学习模型与应用研究

被引：30

作者：

蔡庆生

张波

机构：

[1] 中国科学技术大学计算机科学与技术系!合肥,中国科学技术大学计算机科学与技术系!合肥

来源：

计算机研究与发展 | 2000年 / 09期

关键词：

Agent团队; 强化学习; 机器人足球;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

多 Agent学习是近年来受到较多关注的研究方向 .以单 Agent强化学习 Q - learning算法为基础 ,提出了一种基于 Agent团队的强化学习模型 ,这个模型的最大特点是引入主导 Agent作为团队学习的主角 ,并通过主导Agent的角色变换实现整个团队的学习 .结合仿真机器人足球领域 ,设计了具体的应用模型 ,在几个方面对 Q -learning进行了扩充 ,并进行了实验 .在仿真机器人足球领域的成功应用表明了这个模型的有效性

引用

页码：1087 / 1093

页数：7

共 5 条

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