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基于场景任务划分的多智能体Q-学习研究
Multi-agent Q-learning based on mission scenarios division作者机构：安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039
出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)
年 卷 期：2009年第45卷第21期
页 面：21-24页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金(No.60273043) 安徽省高校学科拔尖人才基金
摘 要：从研究分层强化学习入手,提出由MAS中任务结构分析产生的分层合作研究方法,通过区分子任务并以此建立更大粒度层面上的基于任务场景的状态空间,并结合以联合动作为基础的任务动作与势能场模型,从而解决强化学习中的状态空间的维数灾难。文中给出了基于机器人足球的子任务的算法应用,其效能得到实验的验证。
