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强化学习作为一种用于解决无模型序列决策问题的方法已经有数十年的历史, 但强化学习方法在处理高维变量问题时常常会面临巨大挑战。

扑克RL 扑克游戏中的多智能体深度强化学习框架。 背景 解决不完善的信息游戏的研究主要围绕直到最近才遍历整个游戏树的方法(例如,请参见 , , )。 神经虚拟自我播放(NFSP) ,后悔策略梯度(RP

针对蚁群算法应用于自动导引小车路径规划收敛速度慢、极易陷入局部最优的缺点，提出一种基于信息素负反馈的超启发式蚁群优化（ACONhh）算法。该算法充分利用历史搜索信息和持续获得错误经验，较快引导蚁群探索

依据牛顿-欧拉方程，结合力矩和表面张力理论，设计了一组新的基于网格的水波-物体交互方程，模拟了由点波源引起的水波运动，以及水和固体共同存在时，二者之间的相互作用影响各自的运动状态。详细分析了在这种固流

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为了提高隐蔽信道的检测率, 讨论了传统的隐蔽信道检测技术的原理并对其特点作了详细的对比研究; 通过对网络隐蔽通道特点的归纳和分析, 找到可以描述网络隐蔽通道的若干属性, 并提出基于网络隐蔽通道特征指纹

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多智能体分时跟踪学习，傅波，陈鑫，合作式多智能体强化学习在虽然许多领域取得了较大的应用，但是维数灾和通信问题依然存在，且是当前的热点和难点。针对这两个问题

启发式图搜索策略的研究在人工智能领域中占有重要的位置。为了提高搜索效率， 人们已研究出了不少双向搜索的启发式图搜索算法，~flDoran的笛卡尔乘积算法,pchl的 BHPA算法，si1lt和Cham

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