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1、機(jī)器人足球(RoboCup)是一個(gè)研究多智能體系統(tǒng)在實(shí)時(shí)對(duì)抗環(huán)境下決策與合作問題的平臺(tái)。由于分布性、實(shí)時(shí)性、動(dòng)態(tài)性、異步性等特點(diǎn),使其成為分布式人工智能研究的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的平臺(tái)。防御仿真(SoccerKeepaway)是機(jī)器人足球中的一個(gè)小的子任務(wù),是研究強(qiáng)化學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)平臺(tái)(benchmark),大部分強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法都可以在該平臺(tái)上得以檢驗(yàn)。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要先驗(yàn)知識(shí),直接與環(huán)境進(jìn)行交互獲取知識(shí)、改進(jìn)行為策略。由于能夠處理噪聲的干擾和隨
2、機(jī)性,以及延遲的目標(biāo),不必知道系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模型。對(duì)于大的狀態(tài)空間問題也可以通過狀態(tài)壓縮、函數(shù)近似的方法解決,能夠相對(duì)快速地進(jìn)行決策,能夠解決RoboCup中的諸多富有挑戰(zhàn)性的問題,因而在機(jī)器人足球中獲得了廣泛的應(yīng)用。 本文分析了幾種強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,包括基于值函數(shù)(Value-Based)近似方法、策略梯度方法(PolicyGradient)、以及Actor-Critic方法等。著重討論了Actor-Critic強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法以及用片(
3、Tile-coding)線性函數(shù)近似來獲取特征值的方法。而且分析了在防御仿真中使用Actor-Critic方法的優(yōu)缺點(diǎn),同時(shí)與基于值函數(shù)近似的強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及基于策略梯度的強(qiáng)化學(xué)習(xí)做了一個(gè)比較。 最后,通過實(shí)驗(yàn)對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法得到的策略以及標(biāo)準(zhǔn)的策略做了一個(gè)比較。結(jié)果表明,通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法得到的策略要優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)策略;對(duì)于小的問題,球員在360度視角下,通過Actor-Critic強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法得到的策略比基于值函數(shù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法Sarsa(
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