基于GAED-MADDPG多智能体强化学习的协作策略研究
Research on collaborative strategy based on GAED-MADDPG multi-agent reinforcement learning
成都信息工程大学 软件工程学院, 成都 610225
摘要
目前多智能体强化学习算法多采用集中学习，分散行动的框架。该框架存在算法收敛时间过长和可能无法收敛的问题。为了加快多智能体的集体学习时间，提出多智能体分组学习策略。通过使用循环神经网络预测出多智能体的分组矩阵，通过在分组内部共享智能体之间经验的机制，提高了多智能体的团队学习效率；同时，为了弥补分组带来的智能体无法共享信息的问题，提出了信息微量的概念在所有智能体之间传递部分全局信息；为了加强分组内部优秀经验的留存，提出了推迟组内优秀智能体死亡时间的生灭过程。最后，在迷宫实验中，训练时间比MADDPG减少12%；夺旗实验中，训练时间比MADDPG减少17%。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61772091,61802035)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.09.0546
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3656-3661
文章编号: 1001-3695(2020)12-027-3656-06
发布历史
[2020-12-05] 印刷出版
引用本文
邹长杰, 郑皎凌, 张中雷. 基于GAED-MADDPG多智能体强化学习的协作策略研究 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (12): 3656-3661. (Zou Changjie, Zheng Jiaoling, Zhang Zhonglei. Research on collaborative strategy based on GAED-MADDPG multi-agent reinforcement learning [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (12): 3656-3661. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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