[发明专利]基于点对点通信和时序特征提取的多智能体强化学习方法在审
| 申请号： | 202210422773.3 | 申请日： | 2022-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN115018042A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 李苏北;李格非 | 申请（专利权）人： | 徐州工程学院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 徐州苏越知识产权代理事务所(普通合伙) 32543 | 代理人： | 刘振祥 |
| 地址： | 221018 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于点对点通信和时序特征提取的多智能体强化学习方法，智能体将所获得的环境状态输入至执行网络中，获得所要执行的当前动作以及长期记忆量与短期记忆量；赋予智能体探索整个环境空间的能力；在所有智能体完成动作选择之后，获得交互经验，并存储在经验缓存区中；采用通讯模块将自身的信息传递给其他智能体；采用集中式学习的方法对智能体进行训练；在每次训练结束后，对目标评估网络的参数和目标执行网络的参数进行更新；在神经元网络更新收敛之后，利用每个智能体训练好的执行网络与环境进行交互输出智能体最优的策略。本方法可有效解决强化学习算法在多智能体环境中的全局信息难获得的问题，并提高了在高度动态的环境中的通用性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 点对点 通信 时序 特征 提取 智能 强化 学习方法 | ||
【主权项】：
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