基于加权值函数分解的多智能体分层强化学习技能发现方法

打开文本图片集

摘 要：

针对目前大多数多智能体强化学习算法在智能体数量增多以及环境动态不稳定的情况下导致的维度爆炸和奖励稀疏的问题，提出了一种基于加权值函数分解的多智能体分层强化学习技能发现算法。首先，该算法将集中训练分散执行的架构与分层强化学习相结合，在上层采用加权值函数分解的方法解决智能体在训练过程中容易忽略最优策略而选择次优策略的问题；其次，在下层采用独立Q学习算法使其能够在多智能体环境中分散式地处理高维复杂的任务；最后，在底层独立Q学习的基础上引入技能发现策略，使智能体之间相互学习互补的技能。（剩余14589字）