基于DDQN的多智能体冲突消解方法

分类： 信息科学与系统科学 >> 信息科学与系统科学基础学科 提交时间： 2022-10-26 合作期刊: 《桂林电子科技大学学报》

张 翼 赵岭忠 翟仲毅

摘要： 针对智能体在局部观测下无法有效决策的问题,提出了一种结合深度强化学习的冲突消解方法。该方法基于 DDQN算法,利用强化学习的学习模式的特性,计算智能体的累计回报,通过回报值的大小确定智能体的优先级,从而达到 冲突消解的目的。通过模拟现实生活中的堵车场景对该方法进行评估,实验结果表明,该方法能有效解决智能体的冲突。

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