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强化学习方法在多机器人博弈系统中的应用研究的中期报告.docx
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强化学习方法在多机器人博弈系统中的应用研究的中期报告.docx
该【强化学习方法在多机器人博弈系统中的应用研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【强化学习方法在多机器人博弈系统中的应用研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。强化学****方法在多机器人博弈系统中的应用研究的中期报告本次中期报告主要介绍在多机器人博弈系统中应用强化学****方法的研究进展和成果。一、研究背景多机器人博弈系统是一个复杂的博弈系统,其中包含多个具有智能决策能力的机器人。机器人在系统中的决策将影响整个系统的状态和结果。因此,如何优化多机器人博弈系统中机器人的决策策略,提高系统的性能表现,成为了研究热点和难点问题。强化学****作为一种基于试错和反馈的智能决策方法,逐渐成为了探索多机器人博弈系统的有效手段。二、研究方法本研究采用Q-learning算法作为多机器人博弈系统中机器人的强化学****方法。在此基础上,结合博弈论的一些基本概念如纳什均衡等,构建了多机器人博弈模型。并通过实验仿真,分析了模型在不同场景下的性能表现。三、,实现了机器人间的博弈决策。-learning算法的基础上,进行了模型参数调优,以降低算法的收敛速度。,验证了模型的性能和可行性。结果表明,采用强化学****的多机器人博弈模型相较于传统规则模型,在实现自主决策和协同决策方面更为优秀。四、,并提出优化算法和策略。。,研究如何优化强化学****算法的收敛速度。以上是本次中期报告的全部内容,谢谢评审老师的关注。
强化学习方法在多机器人博弈系统中的应用研究的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.
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