一种基于Agent团队的强化学习模型与应用研究 |
| |
作者姓名: | 蔡庆生 张波 |
| |
作者单位: | 中国科学技术大学计算机科学与技术系,合肥,230027;中国科学技术大学计算机科学与技术系,合肥,230027 |
| |
基金项目: | 国家自然科学基金资助!(项目编号 69675 0 16) |
| |
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Q-learning算法为基础,提出了一种基于Agent团队的强化学习模,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
|
关 键 词: | Agent团队 强化学习 机器人足球 |
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录! |
|