【摘 要】
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对于较大规模的多智能体决策规划问题,用传统的基于Markov决策过程的方法一般很难解决。本文研究完全分布式控制方式、存在部分感知的条件下智能体的决策规划方法,以达到多智
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对于较大规模的多智能体决策规划问题,用传统的基于Markov决策过程的方法一般很难解决。本文研究完全分布式控制方式、存在部分感知的条件下智能体的决策规划方法,以达到多智能体协同完成总体任务的目标。基于MAXQ值函数分解方法对问题进行层次分解,设计利用有限感知的多智能体决策框架结构,提出了采用与或图表示可行策略路径并结合Q-learning学习算法在线策略求解的算法。在RoboCup2D平台上对算法的性能进行试验,结果表明该算法在保证实时性的同时,能得到较好的策略。
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