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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
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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。 展开更多
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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