[发明专利]一种基于蒙特卡洛树探索的多智能体决策方法在审
| 申请号： | 202310090294.0 | 申请日： | 2023-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN116306947A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 尤鸣宇;付豪;周洪钧;何斌 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06N7/01 | 分类号： | G06N7/01;G06N5/01 |
| 代理公司： | 上海邦德专利代理事务所(普通合伙) 31312 | 代理人： | 崔双双 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于蒙特卡洛树探索的多智能体决策方法，属于任务规划技术领域，包括1：基于分布式部分观测马尔可夫决策过程对多智能体决策任务进行建模；2：基于模型初始化蒙特卡洛树；3：在预设的时间内采用上限置信区间算法进行树内探索，采用随机策略对树外进行探索，拓展蒙特卡洛树节点，并根据产生的奖励更新蒙特卡洛树节点价值；4：根据已经构建的蒙特卡洛树进行多智能体决策，并对蒙特卡洛树进行剪枝，更新根节点的信念值，重复S3‑S4，直至任务完成。本发明中，采用在线探索方法，可以在有限的时间内取得Dec‑POMDP模型的近似解；对不同的智能体分别建立独立的蒙特卡洛树，降低了探索空间，加大了探索深度，提供了更好的求解质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 蒙特卡洛树 探索 智能 决策 方法 | ||
【主权项】：
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