计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
21期
43-46
,共4页
多Agent系统%协作%量子计算%Q-学习%均衡解%蚁群算法
多Agent繫統%協作%量子計算%Q-學習%均衡解%蟻群算法
다Agent계통%협작%양자계산%Q-학습%균형해%의군산법
针对多Agent协作强化学习中存在的行为和状态维数灾问题,以及行为选择上存在多个均衡解,为了收敛到最佳均衡解需要搜索策略空间和协调策略选择问题,提出了一种新颖的基于量子理论和蚁群算法的多Agent协作学习算法.新算法首先借签了量子计算理论,将多Agent的行为和状态空间通过量子叠加态表示,利用量子纠缠态来协调策略选择,利用概率振幅进行动作探索,加快学习速度.其次,根据蚁群算法,提出"脚印"思想来间接增强Agent之间的交互.最后,对新算法的理论分析和实验结果都证明了改进的Q学习是可行的,并且可以有效地提高学习效率.
針對多Agent協作彊化學習中存在的行為和狀態維數災問題,以及行為選擇上存在多箇均衡解,為瞭收斂到最佳均衡解需要搜索策略空間和協調策略選擇問題,提齣瞭一種新穎的基于量子理論和蟻群算法的多Agent協作學習算法.新算法首先藉籤瞭量子計算理論,將多Agent的行為和狀態空間通過量子疊加態錶示,利用量子糾纏態來協調策略選擇,利用概率振幅進行動作探索,加快學習速度.其次,根據蟻群算法,提齣"腳印"思想來間接增彊Agent之間的交互.最後,對新算法的理論分析和實驗結果都證明瞭改進的Q學習是可行的,併且可以有效地提高學習效率.
침대다Agent협작강화학습중존재적행위화상태유수재문제,이급행위선택상존재다개균형해,위료수렴도최가균형해수요수색책략공간화협조책략선택문제,제출료일충신영적기우양자이론화의군산법적다Agent협작학습산법.신산법수선차첨료양자계산이론,장다Agent적행위화상태공간통과양자첩가태표시,이용양자규전태래협조책략선택,이용개솔진폭진행동작탐색,가쾌학습속도.기차,근거의군산법,제출"각인"사상래간접증강Agent지간적교호.최후,대신산법적이론분석화실험결과도증명료개진적Q학습시가행적,병차가이유효지제고학습효솔.
