基于DDQN的多智能体冲突消解方法

摘要

针对智能体在局部观测下无法有效决策的问题,提出了一种结合深度强化学习的冲突消解方法。该方法基于DDQN算法,利用强化学习的学习模式的特性,计算智能体的累计回报,通过回报值的大小确定智能体的优先级,从而达到冲突消解的目的。通过模拟现实生活中的堵车场景对该方法进行评估,实验结果表明,该方法能有效解决智能体的冲突。

关键词

多智能体系统 / 冲突消解 / 深度神经网络 / 深度学习 / 强化学习

基金资助

国家自然科学基金(61862014,61902086); 广西高校中青年教师科研基础能力提升计划(2019KY0249)