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基于半马尔可夫对策的多机器人分层强化学习
  • ISSN号:1672-3961
  • 期刊名称:山东大学学报(工学版)
  • 时间:0
  • 页码:1-7
  • 分类:TP24[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60975071); 教育部博士点基金资助项目(20092304120013); 中央高校基本科研业务费资助项目(HEUCFZ1010 HEUCF100604)
  • 相关项目:弱通信条件下多水下机器人协同机制研究
中文摘要:

在多智能体分层强化学习研究成果的基础上,考虑多机器人系统经常面临的通信困难问题(如水下环境),提出一种基于半马尔可夫对策的多机器人分层强化学习方法,通过引入对策论方法解决通信困难情况下多机器人学习问题。仿真实验结果表明了该方法的有效性。

英文摘要:

Following previous work and considering the multi-robot systems with communication failure(e.g.in an underwater environment),a multi-robot hierarchical reinforcement learning approach based on semi-Markov games was proposed. The game theory was employed in this approach.Simulation experimental results showed that the proposed approach was effective on multi-robot learning with communication failure.

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期刊信息
  • 《山东大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:山东大学
  • 主编:李术才
  • 地址:山东济南市经十路17923号
  • 邮编:250061
  • 邮箱:xbgxb@sdu.edu.cn
  • 电话:0531-88396452
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-3961
  • 国内统一刊号:ISSN:37-1391/T
  • 邮发代号:24-221
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6258