计算机科学 ›› 2004, Vol. 31 ›› Issue (3): 23-27.

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多Agent系统中强化学习的研究现状和发展趋势

赵志宏 高阳 骆斌 陈世福   

  1. 南京大学计算机科学与技术系,南京210093 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京210093
  • 出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17

  • Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要: 本文对有关强化学习及其在多Agent系统中的应用等方面的研究现状、关键技术、问题和发展趋势进行了综述和讨论,试图给出强化学习目前研究的重点和发展方向。主要内容包括:(1)强化学习的框架结构;(2)几个有代表性的强化学习方法;(3)多Agent系统中强化学习的应用和问题。最后讨论了多Agent系统中应用强化学习所面临的挑战。

关键词: 人工智能 多Agent系统 元对策理论 强化学习算法 POMDP模型

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