【摘 要】
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多智能体强化学习方法之前一直在博弈论和控制论的基础上进行研究,但是实验结果表明,这一类多智能体强化学习方法无法处理现实生活中的复杂问题。直到最近几年深度强化学习技
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目资助(SQ2018YFC0806802,2018YFC0832105)
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多智能体强化学习方法之前一直在博弈论和控制论的基础上进行研究,但是实验结果表明,这一类多智能体强化学习方法无法处理现实生活中的复杂问题。直到最近几年深度强化学习技术的成熟,给群体智能的研究带来了新的解决方案。通过深度神经网络来拟合策略函数,使得智能体有更强的处理复杂问题的能力。本文主要研究多智能体强化学习方法在对抗与协作环境下的应用,以及算法稳定性的提升和智能体规模的扩大,使得智能体能够像人类一样在复杂环境下互相协作地与其他智能体进行对抗。
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