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针对Q学习状态空间非常大,导致收敛速度非常慢的问题,利用智能体在不同样本上分类性能不同,提出了基于样本的学习误差对样本空间进行划分,充分发掘了样本和智能体的匹配关系.以带障碍物的格子世界作为仿真环境,表明该算法提高了在线学习性能.
一种基于划分和集成思想的多智能体强化学习
【摘 要】
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针对Q学习状态空间非常大,导致收敛速度非常慢的问题,利用智能体在不同样本上分类性能不同,提出了基于样本的学习误差对样本空间进行划分,充分发掘了样本和智能体的匹配关系.
【机 构】
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南京财经大学信息工程学院
【出 处】
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南京师范大学学报：工程技术版
【发表日期】
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2008年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金（70802025）资助项目.
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