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多Agent系统中强化学习的研究现状和发展趋势
被引量:
12
1
作者
赵志宏
高阳
+1 位作者
骆斌
陈世福
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2004年第3期23-27,共5页
本文对有关强化学习及其在多Agent系统中的应用等方面的研究现状、关键技术、问题和发展趋势进行了综述和讨论,试图给出强化学习目前研究的重点和发展方向。主要内容包括:(1)强化学习的框架结构;(2)几个有代表性的强化学习方法;(3)多Ag...
本文对有关强化学习及其在多Agent系统中的应用等方面的研究现状、关键技术、问题和发展趋势进行了综述和讨论,试图给出强化学习目前研究的重点和发展方向。主要内容包括:(1)强化学习的框架结构;(2)几个有代表性的强化学习方法;(3)多Agent系统中强化学习的应用和问题。最后讨论了多Agent系统中应用强化学习所面临的挑战。
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关键词
人工智能
多AGENT系统
元对策理论
强化学习算法
POMDP模型
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职称材料
题名
多Agent系统中强化学习的研究现状和发展趋势
被引量:
12
1
作者
赵志宏
高阳
骆斌
陈世福
机构
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
南京大学计算机科学与技术系
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2004年第3期23-27,共5页
基金
国家自然科学基金(项目编号:60003010
69905001)
文摘
本文对有关强化学习及其在多Agent系统中的应用等方面的研究现状、关键技术、问题和发展趋势进行了综述和讨论,试图给出强化学习目前研究的重点和发展方向。主要内容包括:(1)强化学习的框架结构;(2)几个有代表性的强化学习方法;(3)多Agent系统中强化学习的应用和问题。最后讨论了多Agent系统中应用强化学习所面临的挑战。
关键词
人工智能
多AGENT系统
元对策理论
强化学习算法
POMDP模型
Keywords
Multi-agent system,Reinforcement learning,Algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多Agent系统中强化学习的研究现状和发展趋势
赵志宏
高阳
骆斌
陈世福
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2004
12
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