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多Agent系统中强化学习的研究现状和发展趋势
引用本文:赵志宏,高阳,骆斌,陈世福.多Agent系统中强化学习的研究现状和发展趋势[J].计算机科学,2004,31(3):23-27.
作者姓名:赵志宏  高阳  骆斌  陈世福
作者单位:南京大学计算机科学与技术系,南京,210093;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093
基金项目:国家自然科学基金(项目编号:60003010,69905001)
摘    要:本文对有关强化学习及其在多Agent系统中的应用等方面的研究现状、关键技术、问题和发展趋势进行了综述和讨论,试图给出强化学习目前研究的重点和发展方向。主要内容包括:(1)强化学习的框架结构;(2)几个有代表性的强化学习方法;(3)多Agent系统中强化学习的应用和问题。最后讨论了多Agent系统中应用强化学习所面临的挑战。

关 键 词:人工智能  多Agent系统  元对策理论  强化学习算法  POMDP模型

Reinforcement Learning Technology in Multi-Agent System
ZHAO Zhi-Hong GAO Yang LUO Bin CHEN Shi-Fu.Reinforcement Learning Technology in Multi-Agent System[J].Computer Science,2004,31(3):23-27.
Authors:ZHAO Zhi-Hong GAO Yang LUO Bin CHEN Shi-Fu
Abstract:This paper introduces the key techniques,the current state of the research and the development tendency of the reinforcement learning and its applications in the multi-agent system. The content includes; (1) the structure of the reinforcement learning; (2) several representative reinforcement learning algorithms; (3) the applications and problems adopting reinforcement learning algorithms in the multi-agent system. Finally,the challenge that will be encountered when adopting reinforcement learning algorithms in the multi-agent system is discussed.
Keywords:Multi-agent system  Reinforcement learning  Algorithm  
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