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基于优先经验回放的多智能体协同算法
被引量:
5
1
作者
黄子蓉
甯彦淞
王莉
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2021年第5期747-753,共7页
针对多智能体协同训练中存在的经验缓存机制构建和回放问题,提出一种基于优先经验回放的多智能体协同算法(prioritized experience replayfor multi-agent cooperation,PEMAC)。该算法在MAAC(actor-attention-critic for multi-agent re...
针对多智能体协同训练中存在的经验缓存机制构建和回放问题,提出一种基于优先经验回放的多智能体协同算法(prioritized experience replayfor multi-agent cooperation,PEMAC)。该算法在MAAC(actor-attention-critic for multi-agent reinforcement learning)算法的基础上引入优先经验回放的思想。训练过程中,算法基于TD误差(temporal-difference)对经验数据比例优先级进行标记,每次采样均采取优先级较高的经验数据更新网络。实验结果表明该算法提升了训练数据的质量,从而提升了模型收敛速度和学习效率,且该算法在合作寻宝和漫游者-发射塔环境中的表现性能均优于基线算法。
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关键词
深度强化学习
多智能体协同
优先经验缓存回放
TD误差
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题名
基于优先经验回放的多智能体协同算法
被引量:
5
1
作者
黄子蓉
甯彦淞
王莉
机构
太原理工大学大数据学院
出处
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2021年第5期747-753,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61872260)。
文摘
针对多智能体协同训练中存在的经验缓存机制构建和回放问题,提出一种基于优先经验回放的多智能体协同算法(prioritized experience replayfor multi-agent cooperation,PEMAC)。该算法在MAAC(actor-attention-critic for multi-agent reinforcement learning)算法的基础上引入优先经验回放的思想。训练过程中,算法基于TD误差(temporal-difference)对经验数据比例优先级进行标记,每次采样均采取优先级较高的经验数据更新网络。实验结果表明该算法提升了训练数据的质量,从而提升了模型收敛速度和学习效率,且该算法在合作寻宝和漫游者-发射塔环境中的表现性能均优于基线算法。
关键词
深度强化学习
多智能体协同
优先经验缓存回放
TD误差
Keywords
deep reinforcement learning
multi-agent cooperation
prioritized experience replay
TD error
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于优先经验回放的多智能体协同算法
黄子蓉
甯彦淞
王莉
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2021
5
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