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[会议论文]
基于ASPL模型的多智能体强化学习在RoboCup中的应用
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多智能体系统是分布式人工智能系统的一个特殊类型。在多智能体系统中,动作的重复选择将导致Agent之间的协调性变差,同时传统的强化学习会造成很大的计算消耗。因此,本文以基本的强化学习为基础,应用多智能体强化学习方法,同时引入ASPL模型,从而优化了状态、动作空间。将此方法应用于机器人足球比赛中,在线学习球员之间的动作协调。实验表明了该方法的有效性。
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年份： 2005
语种： 中文
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