论文研究异质Agent间的知识迁移强化学习 .pdf

强化学习(RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。

强化学习(reinforcement learning)，又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。 但在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习，而

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针对多机器人协作复杂搜集任务中学习空间大，学习速度慢的问题，提出了带共享区的双层强化学习算法。该强化学习算法不仅能够实现低层状态-动作对的学习，而且能够实现高层条件-行为对的学习。高层条件-行为对的学

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