| 基于模仿學習和強化學習的啟發式多智能體路徑規劃 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1703 K | |
| 標簽： 多智能體路徑規劃 強化學習 模仿學習 | |
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| 文檔介紹：多智能體路徑規劃（Multi-Agent Path Finding, MAPF）擴展到大型動態環境中是一個越來越有挑戰的問題。現實世界中，環境動態變化往往需要實時重新規劃路徑。在部分可觀察環境中，使用強化學習方法學習分散的策略解決MAPF問題表現出較大潛力。針對智能體之間如何學會合作和環境獎勵稀疏問題，提出基于模仿學習和強化學習的啟發式多智能體路徑規劃算法。實驗表明，該方法在高密度障礙環境中具有較好的性能和擴展性。 | |
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