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本发明公开了一种基于智能规划的多智能体强化学习方法,包括基于多智能体强化学习算法模型和智能规划模型的相似性,建立两者之间的模型对偶关系,基于模型对偶关系构建统一模型;将多智能体强化学习算法模型的训练任务表示为规划任务描述;基于规划任务描述,依次执行翻译、编译、启发式搜索这三大步骤,进而得到最优动作序列;将最优动作序列转化为各智能体的高层目标,将高层目标与环境中的观察值拼接后输入多智能体强化学习算法模型经过学习得到底层精密动作,环境执行后产生经验元组并将其存至缓冲区中;启发式搜索过程中,根据当前智
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116841708 A
(43)申请公布日 2023.10.03
(21)申请号 202310670566.4
(22)申请日 2023.06.08
(71)申请人 浙江大学
地址 310058
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