10.3969/j.issn.1009-0134.2010.09.18
基于混合Q学习的多Agent系统
本文设计了多Agent混合智能控制结构,该结构引入了经过改进的联合Q学习和神经网络,提出了多Aserlt混合Q学习算法,优化了联合Q学习的动作选取,解决了传统Q学习中Q表占用内存空间过大的问题.增强了系统的泛化能力.最后应用到Hunters-prey模型中.实验结果表明,大大缩小了状态-动作对,优化学习状态,提高学习效率.
多智能体、混合Q学习、神经网络
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TP391(计算技术、计算机技术)
江苏省自然科学基金BK2006176
2010-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
61-63,94
