【摘 要】
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在基于半自治agent的系统中应用profit-sharing增强学习方法,并与基于动态规划的Q-leaing增强学习方法进行比较,在不确定因素较多的动态环境中,当系统状态变化不是一个马尔科
【机 构】
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国防科技大学,信息系统与管理学院,长沙,410073;
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在基于半自治agent的系统中应用profit-sharing增强学习方法,并与基于动态规划的Q-leaing增强学习方法进行比较,在不确定因素较多的动态环境中,当系统状态变化不是一个马尔科夫过程时profit-sharing方法具有很大优势.根据半自治agent中半自治的特性--受制性,提出了一种面向基于半自治agent的增强学习模型,以战场仿真中安全隐蔽的寻找模型为实例对基于半自治agent的profit-sharing增强学习模型进行了试验分析.
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