基于多智能体强化学习的决定支撑体系的研究

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基于多智能体强化学习的决定支撑体系的研究

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基于多智能体强化学习的决定支撑体系的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：决定支撑体系是基于已有的数据、模型跟常识,利用打算机灵能以人机交互方法帮助决定者作出疾速、正确的决定。其目标是帮助决定者进步决定程度跟品质。本文研究了如何利用强化学习技巧进步决定支撑体系的智能性,使它能更好（略..）地进行决定支撑。文中分辨研究跟分析了基于多智能体强化学习算法的决定支撑体系在抵触分析跟空战决定中的利用,并对多智能体强化学习算法进行了改进。抵触解决是博弈论跟抵触分析中的一个研究方向。本文把博弈论中对于均衡（本文此处忽略..）状况的定义引入到强化学习中,提出了一种实用于抵触分析的多智能体强化学习算法。这一方法不仅可能找到抵触的均衡点,而且可能找到解决问题的道路。空战决定长短常复杂的问题,本文重要集中在利用强化学习实际,进行飞翔道（本文此处忽略..）路打算跟空战战术决定两个方面的设计跟研究。强化学习的维数灾害始终是其在道路打算问题中难以克服的问题。本文通过赋予各个智能体不同的学习任务,解决了多智能体强化学习维数灾害的问题。另外,本文针对空战决定不满意马（本文此处忽略..）尔可夫决定过程这一问题,对强化学习算法进行了改进,并将其成功地利用到双机空战战术决定支撑体系中。对以上所有的强化学习算法的利用实例,本文利用Matlab进行了数字仿真,验证了这些算法的正确性跟有效性。

以上为本篇毕业论文范文基于多智能体强化学习的决定支撑体系的研究的介绍部分。

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