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?,F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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