[发明专利]基于强化学习的非完全信息博弈方法、系统以及电子设备在审
| 申请号： | 202110196463.X | 申请日： | 2021-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN112926744A | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 余超;谭晋 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郭浩辉;颜希文 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于强化学习的非完全信息博弈方法、系统以及电子设备，获取博弈场景及所述博弈场景所对应的至少两个智能体，并用多维向量表示所述智能体的各个博弈状态和博弈行为；获取博弈过程中各智能体的博弈数据；根据所述博弈数据，计算终局收益值；根据所述终局收益值，计算博弈过程中各博弈行为的反事实后悔值；根据所述不确定性指标调整所述反事实后悔值，得到训练数据；根据所述训练数据对所述至少两个智能体的神经网络进行训练，并输出策略模型。与现有技术相比，本发明度量了非完全信息环境带来的不确定性，从而消除了一部分来自非完全信息带来的影响，使得该博弈算法能在非完全信息环境下表现比传统算法更好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 完全 信息 博弈 方法 系统 以及 电子设备 | ||
【主权项】：
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