[发明专利]一种基于深度强化学习的多智能体协作模型有效
| 申请号： | 202110930777.8 | 申请日： | 2021-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN113592101B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | 邹启杰;蒋亚军;高兵;秦静;李丹;李文雪 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 毕进 |
| 地址： | 116622 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于深度强化学习的多智能体协作模型，包括集中式的Critic网络、分散式的多个Actor网络、Q值分解网络，每个所述Actor网络与环境交互产生状态‑动作信息存入经验缓冲区中，Critic网络从所述经验缓冲区中采样，将所有状态‑动作信息作为输入，以协作多智能体系统的任务为目标设计全局奖励R，采用TD误差的方式学习得到一个全局动作价值Q |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 智能 体协 模型 | ||
【主权项】：
暂无信息
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