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国家重点实验室开放基金(SKVR-KF-09-04)

作品数：2 被引量：3H指数：1
相关作者：余雪丽胡坤李誌李志更多>>
相关机构：太原理工大学更多>>
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇分层强化学习
  • 1篇多AGENT...
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇博弈
  • 1篇博弈模型

机构

  • 2篇太原理工大学

作者

  • 2篇胡坤
  • 2篇余雪丽
  • 1篇李誌
  • 1篇李志

传媒

  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2011
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
一种改进的自动分层算法BMAXQ被引量：1
2011年
针对MAXQ算法存在的弊端,提出一种改进的分层学习算法BMAXQ。该方法修改了MAXQ的抽象机制,利用BP神经网络的特点,使得Agent能够自动发现子任务,实现各分层的并行学习,适应动态环境下的学习任务。
胡坤余雪丽李志
关键词：分层强化学习BP神经网络
基于半马氏博弈模型的分层强化学习研究被引量：2
2012年
针对多Agent强化学习研究中面临的非马尔可夫环境和维数灾难问题,提出了一种半马氏博弈模型和MAHRL(multi-agent hierarchical reinforcement learning)协同框架。该模型弱化了系统对外界环境的要求,引入了随机时间步和通信策略的概念,更符合MAHRL研究的实际情况;协同框架中分别用SMG和SMDP模型对不同子任务进行建模,明确了Agent之间的协同机制。通过实验证明了SMG模型和协同框架的有效性和优越性。
李誌胡坤余雪丽
关键词：多AGENT强化学习分层强化学习
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共1页<1>
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