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基于半马尔可夫对策的多机器人分层强化学习
引用本文:沈晶,刘海波,张汝波,吴艳霞,程晓北. 基于半马尔可夫对策的多机器人分层强化学习[J]. 山东大学学报(工学版), 2010, 40(4): 1-7
作者姓名:沈晶  刘海波  张汝波  吴艳霞  程晓北
作者单位:哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150001
基金项目:国家自然科学基金,教育部博士点基金,中央高校基本科研业务费资助项目 
摘    要:在多智能体分层强化学习研究成果的基础上,考虑多机器人系统经常面临的通信困难问题(如水下环境),提出一种基于半马尔可夫对策的多机器人分层强化学习方法,通过引入对策论方法解决通信困难情况下多机器人学习问题。仿真实验结果表明了该方法的有效性。

关 键 词:半马尔可夫对策  多机器人  分层强化学习  
收稿时间:2010-02-27

Multi-robot hierarchical reinforcement learning based on semi-Markov games
SHEN Jing,LIU Hai-bo,ZHANG Ru-bo,WU Yan-xia,CHENG Xiao-bei. Multi-robot hierarchical reinforcement learning based on semi-Markov games[J]. Journal of Shandong University of Technology, 2010, 40(4): 1-7
Authors:SHEN Jing  LIU Hai-bo  ZHANG Ru-bo  WU Yan-xia  CHENG Xiao-bei
Affiliation:College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China
Abstract:Following previous work and considering the multi-robot systems with communication failure (e.g. in an underwater environment), a multi-robot hierarchical reinforcement learning approach based on semi-Markov games was proposed.  The game theory was employed in this approach. Simulation experimental results showed that the proposed approach was effective on multi-robot learning with communication failure.
Keywords: semi-Markov game  multi-robot  hierarchical reinforcement learning
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