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Reinforcement Learning-Based MAS Interception in Antagonistic Environments

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摘要 Dear Editor, As a promising multi-agent systems(MASs) operation, autonomous interception has attracted more and more attentions in these years, where defenders prevent intruders from reaching destinations.So far, most of the relevant methods are applied in ideal environments without agent damages. As a remedy, this letter proposes a more realistic interception method for MASs suffered by damages.
出处 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2024年第1期270-272,共3页 自动化学报(英文版)
基金 supported by the Science and Technology Project of State Grid Corporation of China, China (5100202199557A-0-5-ZN)。
关键词 AGENT MAS DESTINATION
作者简介 Siqing Sun,e-mail:sunsiqing@hust.edu.cn;Defu Cai,e-mail:caidf4@hb.sgcc.com.cn;Corresponding author:Hai-Tao Zhang,e-mail:zht@mail.hust.edu.cn;Ning Xing,e-mail:ningxing@hust.edu.cn。
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