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多智能体系统中的分布式强化学习研究现状  
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【英文篇名】 Survey of distributed reinforcement learning algorithms in multi-agent systems
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【作者】 仲宇; 顾国昌; 张汝波;
【英文作者】 ZHONG Yu; GU Guo-chang; ZHANG Ru-bo; (1.Computer Science and Technology College; Harbin Engineering University; Heilongjiang Harbin 150001; China; (2.Robotics Laboratory; Shenyang Institute of Automation; Chinese Academy of Sciences; Liaoning Shenyang 110015; China);
【作者单位】 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院; 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 黑龙江 哈尔滨; 黑龙江 哈尔滨; 黑龙江 哈尔滨 150001 中国科学院 沈阳自动化研究所 机器人学重点实验室; 辽宁 沈阳;
【文献出处】 控制理论与应用 , Control Theory & Applications, 编辑部邮箱 2003年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 分布式强化学习; 多智能体系统; 机器学习;
【英文关键词】 distributed reinforcement learning; multi-agent system; machine learning;
【摘要】 对目前世界上分布式强化学习方法的研究成果加以总结,分析比较了独立强化学习、社会强化学习和群体强化学习三类分布式强化学习方法的特点、差别和适用范围,并对分布式强化学习仍需解决的问题和未来的发展方向进行了探讨。
【英文摘要】 The achievements in distributed reinforcement learning algorithms are introduced. The present distributed reinforcement learning algorithms are classified into three categories, and the characteristics and application ranges of three classes of distributed reinforcement learning algorithms are compared. At the end of the article, the problems to be solved and the futher works are discussed.
【基金】 中国科学院机器人学开放研究实验室基金(RL2000106); 某国防基础研究基金
【分类号】 TP18
【正文快照】 1引言(Int】砌uction) 强化学习(reinflorc眦m leami嚷,RL)的思想来自于对动物学习过程的长期观察和巴甫洛夫条件反射学说,其概念最早于1954年由MinskV提出,20世纪80年代成为人工智能研究中的活跃领域.瞬时差分算法(tempo阳l di脆fences,11))…和Q学习算法12 J的提出,是强化学?

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