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    基于值分解的多智能體強化學習方法及系統

    887   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 07:03:20
    本發明公開了一種基于值分解的多智能體強化學習方法及系統，方法包括：獲取環境當前t時刻的狀態St，每個智能體初始的觀察值可獲得的動作以及該動作對應的獎勵r；對于每個智能體，通過評估?智能體網絡計算每個動作基于局部信息τi觀察到的值函數Qi(τi)；利用隨機?智能體網絡得到每個智能體基于全局信息τ的獎勵值函數Qi(τ)；利用目標?智能體網絡計算損失函數并更新參數；利用競爭?智能體網絡將每個智能體基于全局信息τ的獎勵值函數Qi(τ)進行分解；將分解結果相加得到基于全局信息τ的聯合獎勵值函數Qtot(τ,a),完成訓練。本發明對多智能體之間的邏輯拓撲關系進行了雙重提取，在復雜的異構部分可觀測場景中，提高智能體的學習效率和應變能力。
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    聲明：
    “基于值分解的多智能體強化學習方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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