基于强化学习的多智能体动态协作规则提取

摘要：

在分布式的动态环境下,多智能体系统的协作是建立在规则集合上的动态过程,因此需要建立动态的协作规则.多智能体强化学习的平稳状态本质上即是智能体之间的协作规则,据此提出一种基于强化学习的协作规则提取的方法,并由此构成智能体决策的新结构,最后用实例进行分析和证明了所提出的方法与单纯的强化学习方法相比较,具有如下优点:1)提取的规则可以加快多智能体的协作决策过程;2)规则的动态变化可以适应环境的动态变化;3)规则可以避免多次重复的学习过程.

关键词：多智能体、动态协作规则、强化学习、规则提取

所属期刊栏目：15

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2009-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：463-467