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本发明公开了一种基于融合差分建议的多智能体复杂系统迁移强化学习方法,属于多智能体复杂系统领域。本发明通过引入随机网络蒸馏模型极大地降低了差分建议方法的时间和空间复杂度,同时将差分建议思想扩展到了高维状态空间的复杂环境中,扩大了算法的应用范围。在此基础上设计了一种基于权重的多智能体建议融合方法,更加充分地利用了基于差分建议模型获得的来自多个智能体的建议,使得智能体可以使用来自于多个智能体产生于多个与当前状态略有不同的高维状态上的融合差分建议,提高了知识迁移的质量与效率,显著地提升了多智能体系统前期
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117709437A
(43)申请公布日2024.03.15
(21)申请号202311729139.5
(22)申请日2023.12.15
(71)申请人大连理工大学
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