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基于观测重构的多智能体强化学习方法
被引量：
2
1
作者
史殿习
胡浩萌
+4 位作者
宋林娜
杨焕焕
欧阳倩滢
谭杰夫
陈莹
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第4期280-290,共11页
共同知识是多智能体系统内众所周知的知识集。如何充分利用共同知识进行策略学习,是多智能体独立学习系统中的一个挑战性问题。针对这一问题,围绕共同知识提取和独立学习网络设计,提出了一种基于观测重构的多智能体强化学习方法IPPO-CKO...
共同知识是多智能体系统内众所周知的知识集。如何充分利用共同知识进行策略学习,是多智能体独立学习系统中的一个挑战性问题。针对这一问题,围绕共同知识提取和独立学习网络设计,提出了一种基于观测重构的多智能体强化学习方法IPPO-CKOR。首先,对智能体的观测信息进行共同知识特征的计算与融合,得到融合共同知识特征的观测信息;其次,采用基于共同知识的智能体选择算法,选择关系密切的智能体,并使用重构特征生成机制构建它们的特征信息,其与融合共同知识特征的观测信息组成重构观测信息,用于智能体策略的学习与执行;最后,设计了一个基于观测重构的独立学习网络,使用多头自注意力机制对重构观测信息进行处理,使用一维卷积和GRU层处理观测信息序列,使得智能体能够从观测信息序列中提取出更有效的特征,有效缓解了环境非平稳与部分可观测问题带来的影响。实验结果表明,相较于现有典型的采用独立学习的多智能体强化学习方法,所提方法在性能上有显著提升。
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关键词
观测重构
多智能体协作策略
多智能
体强化学习
独立学习
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职称材料
题名
基于观测重构的多智能体强化学习方法
被引量：
2
1
作者
史殿习
胡浩萌
宋林娜
杨焕焕
欧阳倩滢
谭杰夫
陈莹
机构
智能博弈与决策实验室
国防科技大学计算机学院
天津(滨海)人工智能创新中心
国防科技创新研究院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第4期280-290,共11页
基金
科技部科技创新2030-重大项目(2020AAA0104802)
国家自然科学基金(91948303)。
文摘
共同知识是多智能体系统内众所周知的知识集。如何充分利用共同知识进行策略学习,是多智能体独立学习系统中的一个挑战性问题。针对这一问题,围绕共同知识提取和独立学习网络设计,提出了一种基于观测重构的多智能体强化学习方法IPPO-CKOR。首先,对智能体的观测信息进行共同知识特征的计算与融合,得到融合共同知识特征的观测信息;其次,采用基于共同知识的智能体选择算法,选择关系密切的智能体,并使用重构特征生成机制构建它们的特征信息,其与融合共同知识特征的观测信息组成重构观测信息,用于智能体策略的学习与执行;最后,设计了一个基于观测重构的独立学习网络,使用多头自注意力机制对重构观测信息进行处理,使用一维卷积和GRU层处理观测信息序列,使得智能体能够从观测信息序列中提取出更有效的特征,有效缓解了环境非平稳与部分可观测问题带来的影响。实验结果表明,相较于现有典型的采用独立学习的多智能体强化学习方法,所提方法在性能上有显著提升。
关键词
观测重构
多智能体协作策略
多智能
体强化学习
独立学习
Keywords
Observation reconstruction
Multi-agent cooperative strategy
Multi-agent reinforcement learning
Independent learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于观测重构的多智能体强化学习方法
史殿习
胡浩萌
宋林娜
杨焕焕
欧阳倩滢
谭杰夫
陈莹
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024
2
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