申请/专利权人：华南农业大学

申请日：2023-11-23

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117829249A

主分类号：G06N3/092

分类号：G06N3/092;G06N3/045;G06N3/0442

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明提供一种基于状态价值保留的QMIX强化学习方法，以QMIX算法框架构建状态价值保留的QMIX算法框架；将智能体网络与环境做交互并将相应的数据存入经验缓存池中；采样batch批次的数据，将智能体网络输出的状态‑动作值函数、历史轨迹信息一起输入进状态价值保留混合网络中；使用训练好的智能体网络与任务环境做交互，达到去中心化执行的目的。本发明对QMIX算法进行改进，通过考虑死亡智能体先前的贡献，来保留死亡智能体的状态价值。全面考虑死后智能体的状态价值在全局时空上的影响，引入注意力机制。通过对状态价值函数进行动态加权，使得死后智能体的状态价值函数能够自适应环境的变化，从而提升了合作对战的效果。

主权项：1.一种基于状态价值保留的QMIX强化学习方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、以QMIX算法框架，构建状态价值保留的QMIX算法框架，所述的QMIX算法框架包括一个智能体网络和一个状态价值保留混合网络；S2、测试阶段，将智能体网络与环境做交互，并将每个智能体的每个时刻的局部观测数据以及对应观测下执行的动作每个智能体是否存活的状态alive、全局状态信息s、以及在Ot环境下执行动作Ut所获得的奖励Rt＝{rt1,rt2,...,rtn}存入经验缓存池中；其中，为t时刻智能体i的局部观测数据、为t时刻智能体i所执行的动作、rti为时刻t智能体i在局部观测下执行动作所获得的奖励；S3、训练阶段，从经验缓存池中采样batch批次的数据，每个批次的数据都有完整的观测序列，根据存储的数据，智能体网络输出每个智能体的状态-动作值函数Qτ,u＝{Q1τ1,u1,...,Qnτn,un}、历史轨迹信息τ＝{τ1,τ2,...,τn}，并将其一起输入进状态价值保留混合网络中；S4、使用训练好的智能体网络与任务环境做交互，达到中心化训练，去中心化执行的目的。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南农业大学 一种基于状态价值保留的QMIX强化学习方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD