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文檔簡介
1、在多智能體系統(tǒng)(MAS)中,最集中和關鍵的問題表現在多智能體的學習及相應的協(xié)調合作機制上.我們根據國際上多智能體系統(tǒng)的研究情況,并針對面向管道檢測多微小型移動機器人實際特點,提出了我們的研究課題,該博士論文的主要內容及創(chuàng)新點如下:1)采用Multi-agent System(MAS)理論來研究多機器人協(xié)調問題.2)將博弈論思想引入到多智能體的增強式學習中,提出一種特殊聯(lián)合獎賞函數結構形式.3)提出一種基于傳導徑跡的多智能體Q學習,智能體
2、不需要知道其他智能體的Q函數結構,只需維持其他智能體動作行為的傳導徑跡.4)采用MLPs(多層感知器)來泛化多智能體的狀態(tài)空間,結合Q學習在線地更新MLPs的連接權值,解決了MLPs的過擬合缺陷,同時還可以節(jié)約存儲空間.5)采用國家自然科學基金課題組研制的毫米級微小型移動機器人SJTU-MRⅠ和SJTU-MRⅡ,搭建了模擬面向管道檢測的多微小型移動機器人環(huán)境系統(tǒng),建立了多微小型移動機器人系統(tǒng)實驗平臺.由于當前國內微器件的加工水平,我們研
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