| 多智能体同时到达多目标点的协同强化学习算法 |
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| 引用本文： | 李瑞群,王若冰,田涛,郑重,张越.多智能体同时到达多目标点的协同强化学习算法[J].计算机应用与软件,2021,38(9):199-204. |
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| 作者姓名： | 李瑞群 王若冰 田涛 郑重 张越 |
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| 作者单位： | 中国航天系统科学与工程研究院 北京100048;中国航天系统科学与工程研究院 北京100048;航天宏康智能科技(北京)有限公司 北京100048;航天宏康智能科技(北京)有限公司 北京100048 |
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| 基金项目： | 广东省科技厅应用型研发基金 |
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| 摘 要： | 针对动态未知环境下多智能体多目标协同问题,为实现在动态未知环境下多个智能体能够同时到达所有目标点,设计函数式奖励函数,对强化学习算法进行改进.智能体与环境交互,不断重复"探索-学习-决策"过程,在与环境的交互中积累经验并优化策略,在未预先分配目标点的情况下,智能体通过协同决策,能够避开环境中的静态障碍物和动态障碍物,同时到达所有目标点.仿真结果表明,该算法相比现有多智能体协同方法的学习速度平均提高约42.86％,同时智能体能够获得更多的奖励,可以做到自主决策自主分配目标,并且实现同时到达所有目标点的目标.
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| 关 键 词： | 多智能体 多目标 同时到达 协同避障 强化学习 |
COLLABORATIVE REINFORCEMENT LEARNING ALGORITHM OF MULTI-AGENT ACHIEVING SIMULTANEOUS MULTI-OBJECTIVES |
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| Li Ruiqun,Wang Ruobing,Tian Tao,Zheng Zhong,Zhang Yue.COLLABORATIVE REINFORCEMENT LEARNING ALGORITHM OF MULTI-AGENT ACHIEVING SIMULTANEOUS MULTI-OBJECTIVES[J].Computer Applications and Software,2021,38(9):199-204. |
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| Authors: | Li Ruiqun Wang Ruobing Tian Tao Zheng Zhong Zhang Yue |
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