基于加权值函数分解的多智能体分层强化学习技能发现方法
Research on multi-agent hierarchical reinforcement learning skill discovery method based on weighted value function decomposition
1. 大连大学 信息工程学院, 辽宁 大连 116622
2. 大连民族大学 机电工程学院, 辽宁 大连 116600
摘要
针对目前大多数多智能体强化学习算法在智能体数量增多以及环境动态不稳定的情况下导致的维度爆炸和奖励稀疏的问题，提出了一种基于加权值函数分解的多智能体分层强化学习技能发现算法。首先，该算法将集中训练分散执行的架构与分层强化学习相结合，在上层采用加权值函数分解的方法解决智能体在训练过程中容易忽略最优策略而选择次优策略的问题；其次，在下层采用独立Q学习算法使其能够在多智能体环境中分散式地处理高维复杂的任务；最后，在底层独立Q学习的基础上引入技能发现策略，使智能体之间相互学习互补的技能。分别在简易团队运动和星际争霸Ⅱ两个仿真实验平台上对该算法与多智能体强化学习算法和分层强化学习算法进行对比，实验表明，该算法在奖励回报以及双方对抗胜率等性能指标上都有所提高，提升了整个多智能体系统的决策能力和收敛速度，验证了算法的可行性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61673084)
2021年辽宁省教育厅项目(LJKZ1180)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.12.0795
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2743-2748,2754
文章编号: 1001-3695(2023)09-027-2743-06
发布历史
[2023-03-03] 优先出版
[2023-09-05] 印刷出版
引用本文
邹启杰, 李文雪, 高兵, 等. 基于加权值函数分解的多智能体分层强化学习技能发现方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (9): 2743-2748,2754. (Zou Qijie, Li Wenxue, Gao Bing, et al. Research on multi-agent hierarchical reinforcement learning skill discovery method based on weighted value function decomposition [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (9): 2743-2748,2754. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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