[发明专利]一种基于MAS-Q-Learing的任务分配方法有效
| 申请号： | 202110664158.9 | 申请日： | 2021-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN113377655B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 王崇骏;张杰;乔羽;曹亦康;李宁 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 彭雄 |
| 地址： | 210093 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于MAS‑Q‑Learing的任务分配方法，获取真实应用场景中的用户数据，采用马尔科夫决策对用户数据进行建模，将众包人员设计成智能体五元组，通过Q值学习方法计算他们的全局收益；对邻近智能体的状态以及下一状态进行定位，采用拉普拉斯矩阵用于描述各个智能体成员之间的关联关系，采用多属性决策方法进行计算，其计算结果再经过权重分配和集结。采用时间差分方法估计动作‑值函数，同时给出了满足合理性、完整性条件的智能体状态函数。本发明不仅具有良好的鲁棒性，而且具有良好的适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 mas learing 任务 分配 方法 | ||
【主权项】：
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