基于强化学习的多移动Agent学习算法

摘要：

结合强化学习技术讨论了单移动Agent学习的过程,然后扩展到多移动Agent学习领域,提出一个多移动Agent学习算法MMAL(Multi Mobile Agent Learning).算法充分考虑了移动Agent学习的特点,使得移动Agent能够在不确定和有冲突目标的上下文中进行决策,解决在学习过程中Agent对移动时机的选择,并且能够大大降低计算代价.目的是使Agent能在随机动态的环境中进行自主、协作的学习.最后,通过仿真试验表明这种学习算法是一种高效、快速的学习方法.

关键词：强化学习、移动Agent、学习、学习算法

所属期刊栏目：42

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院资助项目60473123

在线出版日期：2006-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：50-53