[发明专利]一种基于强化学习的环境建模方法在审
| 申请号： | 202310366576.9 | 申请日： | 2023-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN116579231A | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 蒋新成;高阳;霍静;李文斌;杨光;解宇;韩东 | 申请（专利权）人： | 南京大学深圳研究院;江苏万维艾斯网络智能产业创新中心有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/092 |
| 代理公司： | 南京泰普专利代理事务所(普通合伙) 32360 | 代理人： | 柯兴宇 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的环境建模方法，旨在通过Model‑basedRL技术，将仿真环境进行建模并存储，旨在降低多智能体强化学习任务中的学习复杂度，进而提升后续多智能体强化学习算法高效求解模块的效率。包括仿真场景选择功能，仿真环境建模功能，环境模型存储功能。仿真场景选择功能包括应急管理、金融期货、交通控制仿真场景选择接入；仿真环境建模功能基于两种模式，即人工辅助模式或智能模式来针对不同的情况对仿真环境建模；环境模型存储功能将上述建模完毕的模型存储到相应的位置以供后续调用，以提升多智能体强化学习算法的学习效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 环境 建模 方法 | ||
【主权项】：
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