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基于群体环境中个体agent局部感知和交互的生物原型，提出一种随机对策框架下的多agent局部学习算法．算法在与局部环境交互中采用贪婪策略最大化自身利益．分别在零和、一般和的单个平衡点和多个平衡点情形下改进了Nash-Q学习算法；提出了行为修正方法，并证明了算法收敛、计算复杂度降低．
群体环境下基于随机对策的多Agent局部学习算法
【摘 要】
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基于群体环境中个体agent局部感知和交互的生物原型，提出一种随机对策框架下的多agent局部学习算法．算法在与局部环境交互中采用贪婪策略最大化自身利益．分别在零和、一般和的单
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院
【出 处】
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信息与控制
【发表日期】
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2008年6期
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（60503024,60374032）
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