多智能体强化学习控制策略
时间: 2023-09-03 10:08:34 浏览: 55
多智能体强化学习控制策略是一种基于多智能体强化学习的交通信号控制方法。通过这种方法,没有预设的控制模型,多个智能体可以学习在实时交通状况下的最优控制策略。每个智能体都有自己的策略网络,用于做出决策。在训练过程中,每个智能体都需要了解全局状态来计算梯度,因此必须进行信息交换或对策略网络和价值函数进行逼近。然而,需要注意的是,这种方法被称为去中心化训练,而不是真正的多智能体强化学习,因为它忽视了智能体之间的相互影响,而是独立地训练每个智能体。在实践中,使用这种方法解决多智能体强化学习问题的效果通常不佳。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [采用多智能体强化学习的交通信号优化控制.pdf](https://download.csdn.net/download/weixin_38743737/11731602)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [多智能体强化学习:合作关系设定下的多智能体强化学习](https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/125091910)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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