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1、多Agent系統(tǒng)(MAS)及其相關(guān)技術(shù)近年來受到越來越多的研究者的關(guān)注,被廣泛應(yīng)用到Internet、辦公自動化、沖突協(xié)調(diào)、決策支持、開放式信息系統(tǒng)等眾多領(lǐng)域。其中基于Agent的仿真建模(ABMS)是當前仿真與建模領(lǐng)域研究的熱點,它是研究復(fù)雜適應(yīng)性系統(tǒng)的主要手段。 強化學(xué)習(xí)不需要導(dǎo)師訓(xùn)練,僅通過試錯法即可找到最優(yōu)解或者接近最優(yōu)解,是比較重要的一種機器學(xué)習(xí)方法,在馬爾可夫決策過程等堅實的數(shù)學(xué)理論支持下,獲得了成功。進一步將強化學(xué)
2、習(xí)理論應(yīng)用到多Agent系統(tǒng)(多Agent系統(tǒng)強化學(xué)習(xí))是現(xiàn)在研究的熱點和難點。 論文研究了多Agent系統(tǒng)理論,并對強化學(xué)習(xí)中的Q學(xué)習(xí)進行了重點研究,單個Agent的Q學(xué)習(xí)算法同樣不能直接應(yīng)用到多Agent系統(tǒng)中,本文提出Agent間通過對信息的共享,有效地將Q學(xué)習(xí)算法擴展應(yīng)用到多Agent系統(tǒng),提出了改進的多Agent系統(tǒng)強化學(xué)習(xí)方法。 多Agent系統(tǒng)理論非常適合應(yīng)用于復(fù)雜適應(yīng)性系統(tǒng)研究中,論文對一個復(fù)雜系統(tǒng)——人
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