基于群体熵的机器人群体智能汇聚度量

群体行为往往能产生远超个体行为的价值和复杂度。为了在个体智能的基础上更有效地衍生出群体智能,需要基于群体熵来科学地衡量群体智能水平,并以群体熵为引导目标,推动群体智能的增强和演进。针对这个重要的科学问题,以无人小车群体为研究对象,提出基于参数共享和群体策略熵的多智能体soft Q learning算法,通过共享智能体的观测信息,并结合最大熵强化学习方法,实现探索型任务中群体策略的持续学习更新。同时,通过将群体熵定义为度量工具,刻画群体学习中熵变化模式,实现对群智汇聚过程的定量分析。