【摘 要】
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针对多智能体对抗中因对手策略变化导致的非平稳性问题，在对手动作不可获取的限制下，提出一种基于不确定性的贝叶斯策略重用算法。离线阶段，在策略学习的同时，通过自编码器建模智能体轨迹与对手动作之间的关系表征以构建对手模型。在线阶段，依据对手模型和有限交互信息估计对手策略类型的不确定性，并基于此选择最优应对策略并重用。最后，在两种对抗场景下的实验表明所提出算法比三种先进的基线方法识别精度更高且速度更快。
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针对多智能体对抗中因对手策略变化导致的非平稳性问题，在对手动作不可获取的限制下，提出一种基于不确定性的贝叶斯策略重用算法。离线阶段，在策略学习的同时，通过自编码器建模智能体轨迹与对手动作之间的关系表征以构建对手模型。在线阶段，依据对手模型和有限交互信息估计对手策略类型的不确定性，并基于此选择最优应对策略并重用。最后，在两种对抗场景下的实验表明所提出算法比三种先进的基线方法识别精度更高且速度更快。
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