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一般和博弈中的合作多agent学习

作者:宋梅萍; 顾国昌; 张国印; 刘海波多agent学习一般和随机博弈nash平衡pareto占优

摘要:理性和收敛是多agent学习研究所追求的目标.在理性合作的多agent系统中提出利用Pareto占优解代替非合作的Nash平衡解进行学习,使agent更具理性.另一方面引入社会公约来启动和约束agent的推理,统一系统中所有agento决策,从而保证学习的收敛性.利用2人栅格游戏对多种算法进行验证,成功率的比较说明了所提算法具有较好的学习性能.

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控制理论与应用

《控制理论与应用》(CN:44-1240/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《控制理论与应用》主要报道系统控制科学中具有新观念、新思想的理论研究成果及其在各个领域中,特别是高科技领域中的应用研究成果。

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