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介绍多智能体系统的解决方案以及应用

2021-7-12 08:44:43 1283 智能

0 多智能体系统深度强化学习：挑战、解决方案和应用的回顾摘要介绍背景：强化学习前提贝尔曼方程RL方法深度强化学习：单智能体深度Q网络DQN变体深度强化学习：多智能体挑战与解决方案MADRL应用结论和研究方向参考摘要强化学习算法已经存在了几十年，并被用于解决各种顺序决策问题。然而，这些算法在处理高维环境时却面临着巨大的挑战。深度学习的最新发展使RL方法能够为复杂和有能力的智能体驱动最佳策略，这可以在这些具有挑战性的环境中有效地执行。本文讨论了深度RL的一个重要方面，它涉及到需要多个智能体进行通信和合作以解决复 0 综述—多智能体系统深度强化学习：挑战、解决方案和应用的回顾.pdf 850 Bytes , 下载次数: 1
举报淘帖0 只看该作者最近下载过的用户(1) 相关推荐 • 电子系统的浪涌管理和系统保护的解决方案 403 • 城市智慧停车系统方案的产品设计体系介绍 2706 • 智能车系统解决方案总体设计 2396 • 智能机械解决方案以及智能机械定制开发 3697 • 智能农机解决方案以及智能农机定制开发 4117 • 智能抄表解决方案 4893 • ADI和Freescale兼备安全、性能和成本的智能电网解决方案 7484 • 智能电表远程抄表通讯系统解决方案 6134 • 智能电表远程抄表通讯系统解决方案 3153 • 基于多智能主体系统的工程机械机群智能化研究 2314