第5章回到目錄第7章

第6章-基于分布式強化學習的多 Agent 協調方法

• • 6.1 引言
  • 6.2 多 Agent 強化學習基本理論
  • • 6.2.1 基于局部合作的 Q 學習
    • 6.2.2 基于區域合作的 Q 學習
    • 6.2.3 算法的收斂性
  • 6.3 多 Agent 強化學習方法的特性
  • • 6.3.1 多 Agent 強化學習理論及假設的不同
    • 6.3.2 多 Agent 強化學習模型及框架的差異
    • 6.3.3 多 Agent 強化學習內容的差異
    • 6.3.4 多 Agent 強化學習算法設計的迥異
  • 6.4 多 Agent 強化學習算法的分類與比較
  • • 6.4.1 絕對合作型多 Agent 強化學習算法
    • 6.4.2 絕對競爭型多 Agent 強化學習算法
    • 6.4.3 混合型多 Agent 強化學習算法
    • 6.4.4 平衡型多 Agent 強化學習算法
    • 6.4.5 最佳響應型多 Agent 強化學習算法
    • 6.4.6 分析與比較
  • 6.5 MAS 中的分布式強化學習模型及結構
  • • 6.5.1 中央強化學習結構
    • 6.5.2 獨立強化學習結構
    • 6.5.3 群體強化學習結構
    • 6.5.4 社會強化學習結構
  • 6.6 基于分布式強化學習的多 Agent 協調模型及算法
  • • 6.6.1 協調級
    • 6.6.2 行為級
    • 6.6.3 強化信息的分配
    • 6.6.4 仿真實驗
  • 6.7 小結

6.1 引言

6.2 多 Agent 強化學習基本理論

6.2.1 基于局部合作的 Q 學習

6.2.2 基于區域合作的 Q 學習

6.2.3 算法的收斂性

6.3 多 Agent 強化學習方法的特性

6.3.1 多 Agent 強化學習理論及假設的不同

6.3.2 多 Agent 強化學習模型及框架的差異

6.3.3 多 Agent 強化學習內容的差異

6.3.4 多 Agent 強化學習算法設計的迥異

6.4 多 Agent 強化學習算法的分類與比較

6.4.1 絕對合作型多 Agent 強化學習算法

6.4.2 絕對競爭型多 Agent 強化學習算法

6.4.3 混合型多 Agent 強化學習算法

6.4.4 平衡型多 Agent 強化學習算法

6.4.5 最佳響應型多 Agent 強化學習算法

6.4.6 分析與比較

6.5 MAS 中的分布式強化學習模型及結構

6.5.1 中央強化學習結構

6.5.2 獨立強化學習結構

6.5.3 群體強化學習結構

6.5.4 社會強化學習結構

6.6 基于分布式強化學習的多 Agent 協調模型及算法

6.6.1 協調級

6.6.2 行為級

6.6.3 強化信息的分配

6.6.4 仿真實驗

6.7 小結

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【控制】《多智能体机器人系统信息融合与协调》范波老师-第6章-基于分布式强化学习的多 Agent 协调方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。