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多智能体机器人系统信息融合与协调 读者对象:本书可供从事分布式人工智能、多机器人系统、信息融合技术和智能系统研究、设计和应用的科技人员和高等院校师生阅读和参考
本书提出了一种基于Markov对策的多Agent协调框架并给出了相应的算法。通过对多Agent环境的分析, 在对策论框架下进行多Agent协调, 重点研究了MAS中敌对平衡与协作平衡的多Agent学习算法。基于多Agent中竞争和合作的关系, 设计了一种分层结构处理多Agent协调: 利用零和Markov进行Agent群体之间的竞争与对抗, 利用团队Markov对策完成Agent群体内部的协调与合作。机器人足球赛结果表明了本方法的可行性及优越性。
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