多智能体协作的两层强化学习实现方法  

Implementing Method of Two-layer Reinforcement Based on Multi-agent Cooperation Learning

作　　者：陈雪江[1] 杨东勇[1] 范荣真[1] 

机构地区：[1]浙江工业大学信息学院,杭州310014

出　　处：《计算机工程》2005年第3期192-194,共3页Computer Engineering

基　　金：浙江省自然科学基金资助项目(601078)

摘　　要：提出了多智能体协作的两层强化学习方法。该方法主要通过在单个智能体中构筑两层强化学习单元来实现,将该方法应用于3个智能体协作抬起圆形物体的计算机模拟中,结果表明比采用传统强化学习方法的智能体协作得更好。This paper presents two-layer reinforcement learning method for multi-agent cooperation. This method is mainly realized by adding two -layer reinforcement learning unit to every agent. A experiment that three agents raise a round object by cooperation has been done. The result shows that the agents cooperate better than the agents using traditional reinforcement learning.

关 键 词：强化学习 多智能体 协作 实现方法 计算机模拟 单元 构筑 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP242[自动化与计算机技术—控制科学与工程]