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基于分層強化學習的多Agent路徑規(guī)劃

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　　針對路徑規(guī)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(guī)劃算法。首先，將多Agent的運行環(huán)境虛擬為一個人工勢能場，根據(jù)先驗知識確定每點的勢能值，它代表最優(yōu)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(huán)境模型學習以及局部更新能力將策略更新過程限制在規(guī)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(huán)境中對所提算法進行了仿真實驗。為了使算法貼近真實環(huán)境，增加算法的可移植性，在三維仿真環(huán)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(wěn)定。

基于分層強化學習的多Agent路徑規(guī)劃

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