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基于分層強化學習的多Agent路徑規劃

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  針對路徑規劃算法收斂速度慢及效率低的問題,提出了一種基于分層強化學習及人工勢場的多Agent路徑規劃算法。首先,將多Agent的運行環境虛擬為一個人工勢能場,根據先驗知識確定每點的勢能值,它代表最優策略可獲得的最大回報;其次,利用分層強化學習方法的無環境模型學習以及局部更新能力將策略更新過程限制在規模較小的局部空間或維度較低的高層空間上,提高學習算法的性能;最后,針對出租車問題在柵格環境中對所提算法進行了仿真實驗。為了使算法貼近真實環境,增加算法的可移植性,在三維仿真環境中對該算法進行驗證,實驗結果表明該算法收斂速度快,收斂過程穩定。

基于分層強化學習的多Agent路徑規劃

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