技術(shù)編號：40398701
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明涉及一種面向多智能體路徑規(guī)劃的分層協(xié)同深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)決策方法，屬于多智能體路徑規(guī)劃。背景技術(shù)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(deep?reinforcement?learning,drl)是將深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的一種算法，用于實現(xiàn)從原始輸入到輸出的端到端控制，根據(jù)當(dāng)前智能體的狀態(tài)和行為，優(yōu)化策略，在完成任務(wù)的同時達(dá)到最佳性能。因此，drl被認(rèn)為是解決多智能體路徑規(guī)劃(multi-agentpath?finding,mapf)問題的有效方法。mapf涉及到多個智能體執(zhí)行任務(wù)期間能夠在同一環(huán)境下尋找到達(dá)...
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