【摘 要】
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针对非确定马尔可夫环境下的多智能体系统,提出了一种新的多智能体Q学习算法．算法中通过对联合动作的统计来学习其它智能体的行为策略,并利用智能体策略向量的全概率分布保证
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,贵州省高速公路开发总公司
【基金项目】
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湖南省自然科学基金项目(06JJ50144);国家杰出青年科学基金项目(60425310)资助~~
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针对非确定马尔可夫环境下的多智能体系统,提出了一种新的多智能体Q学习算法．算法中通过对联合动作的统计来学习其它智能体的行为策略,并利用智能体策略向量的全概率分布保证了对联合最优动作的选择．同时对算法的收敛性和学习性能进行了分析．该算法在多智能体系统RoboCup中的应用进一步表明了算法的有效性与泛化能力．
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