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文檔簡(jiǎn)介
1、面向地-空多智能體系統(tǒng)的區(qū)域覆蓋問(wèn)題,建立了基于分布式部分可觀測(cè)馬爾可夫決策模型(DEC-POMDPs)描述觀測(cè)異構(gòu)、驅(qū)動(dòng)模式異構(gòu)的多智能體系統(tǒng),通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法解決多智能體系統(tǒng)的路徑規(guī)劃及避障問(wèn)題,主要包括以下幾個(gè)方面的研究?jī)?nèi)容:
首先介紹了由馬爾可夫決策模型(MDP)向DEC-POMDPs模型的演變過(guò)程。由于智能體模型觀測(cè)的局部特性和不確定性,各智能體獲得的觀測(cè)不再具備馬爾可夫性,導(dǎo)致DEC-POMDPs模型求解最優(yōu)結(jié)果時(shí)
2、策略空間維度爆炸——即NEXP完全問(wèn)題。
其次,針對(duì)單智能體搭建了基于POMDP模型的區(qū)域覆蓋仿真場(chǎng)景,利用QMDP算法和Q-learning算法求解行動(dòng)策略。通過(guò)調(diào)整模型參數(shù),分析了觀測(cè)不確定性和觀測(cè)精度對(duì)POMDP強(qiáng)化學(xué)習(xí)收斂效果的影響。
再次,實(shí)現(xiàn)了基于DEC-POMDPs模型的多智能體在線規(guī)劃算法,并搭建了多個(gè)多智能體仿真場(chǎng)景,驗(yàn)證算法的有效性??紤]到通訊動(dòng)作的低耗時(shí)和高時(shí)效性,根據(jù)通訊動(dòng)作判斷智能體是否獲得
3、聯(lián)合觀測(cè),設(shè)計(jì)一種包含多個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模塊的異構(gòu)多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)決策框架,在不影響分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)收斂速度的前提下,有效降低了通訊頻率,提高了多智能體系統(tǒng)在隱性馬爾科夫決策過(guò)程中的狀態(tài)辨識(shí)度和決策效率。
為了方便理論驗(yàn)證和理論分析,開(kāi)發(fā)了基于MATLAB軟件的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)工具箱,搭建了完善的強(qiáng)化學(xué)習(xí)仿真運(yùn)算框架,實(shí)現(xiàn)了智能體運(yùn)動(dòng)學(xué)模型、地圖環(huán)境仿真、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法等模塊,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了持久層模塊,借助數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)改善了MATLAB軟件處
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