【摘 要】
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在多Agent系统中,通过学习可以使Agent不断增加和强化已有的知识与能力,并选择合理的动作最大化自己的利益.但目前有关Agent学习大都限于单Agent模式,或仅考虑Agent个体之间
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在多Agent系统中,通过学习可以使Agent不断增加和强化已有的知识与能力,并选择合理的动作最大化自己的利益.但目前有关Agent学习大都限于单Agent模式,或仅考虑Agent个体之间的对抗,没有考虑Agent的群体对抗,没有考虑Agent在团队中的角色,完全依赖对效用的感知来判断对手的策略,导致算法的收敛速度不高.因此,将单Agent学习推广到在非通信群体对抗环境下的群体Agent学习.考虑不同学习问题的特殊性,在学习模型中加入了角色属性,提出一种基于角色跟踪的群体Agent再励学习算法,并进行了实
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