[发明专利]一种基于强化学习的多智能体容错一致性方法及系统在审
| 申请号： | 202111184950.0 | 申请日： | 2021-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN113919495A | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 侯健;邱鹏鹏;王方圆 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06F11/07 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于强化学习的多智能体容错一致性方法及系统，本发明方法：S1：建立系统网络拓扑，设计奖励函数；S2：智能体之间交互：根据设计的奖励函数，逐步调整相邻智能体权重，直至正常智能体状态达成一致。本发明通过引入MARL的试错思想，即不断地尝试，并采用一种可应用于解决多智能体容错一致性问题的算法D‑OPDPG，结合MARC系统的自然特性来解决现有技术的一些问题，根据设计的奖励函数，逐步调整相邻智能体权重，从而减轻故障智能体的影响，进而逐渐识别出故障智能体。本发明在不给系统增加额外的能耗下，对噪声有着极高的容忍度。此外，采用基于强化学习的分布式方法，放宽了网络拓扑的限制条件，其仅需网络拓扑满足连通图要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 智能 容错 一致性 方法 系统 | ||
【主权项】：
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