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何青松

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：复旦大学信息科学与工程学院计算机与信息技术系更多>>
发文基金：国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇多AGENT
  • 1篇学习算法
  • 1篇强化学习算法
  • 1篇多AGENT...

机构

  • 1篇复旦大学

作者

  • 1篇肖正
  • 1篇张世永
  • 1篇何青松

传媒

  • 1篇小型微型计算...

年份

  • 1篇2009
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
混合多Agent环境下动态策略强化学习算法被引量：1
2009年
机器学习在多Agent系统的协作和行为决策中得到广泛关注和深入研究.分析基于均衡解和最佳响应的学习算法,提出了两个混合多Agent环境下动态策略的强化学习算法.该算法不仅能适应系统中其他Agent的行为策略和变化,而且能利用过去的行为历史制定更为准确的时间相关的行为策略.基于两个知名零和博弈,验证了该算法的收敛性和理性,在与最佳响应Agent的重复博弈中能获得更高的收益.
肖正何青松张世永
关键词：多AGENT系统
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