基于半马尔可夫对策的多机器人分层强化学习  

Multi-robot hierarchical reinforcement learning based on semi-Markov games

作　　者：沈晶[1] 刘海波[1] 张汝波 吴艳霞[1] 程晓北[1] 

机构地区：[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

出　　处：《山东大学学报（工学版）》2010年第4期1-7,共7页Journal of Shandong University（Engineering Science）

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)

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。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.

关 键 词：半马尔可夫对策 多机器人 分层强化学习 

分 类 号：TP24[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]