多Agent强化学习方法与应用  

作　　者：郭凌云[1] 

机构地区：[1]河南师范大学计算机与信息工程学院,河南新乡453007

出　　处：《福建电脑》2015年第5期92-93,47,共3页Journal of Fujian Computer

摘　　要：强化学习是Agent通过试错与环境交互改进动作策略,单Agent强化学习能够进行自学习和在线学习,单Agent的知识和资源是有限的,多个Agent强化学习是求解复杂问题的有效途径。多Agent系统比单Agent具有更强的问题求解能力,但多Agent的参与又增加了问题的复杂性。本文分析了多Agent强化学习方法的研究现状,总结了目前存在的主要问题及其解决方法,最后介绍了多Agent技术在实际问题中的部分应用。

关 键 词：多AGENT 强化学习 对策论 POMDP 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]