基于强化学习的多智能体协同任务分配与仿真验证AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于强化学习的多智能体协同任务分配与仿真验证
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：6430 K
标签：任务分配强化学习 DQN算法
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文档介绍：针对协同任务分配的决策建模与求解难点，开展多智能体协同任务分配技术研究，以实现多智能体间的高效协同和动态任务分配。提出了一种基于深度强化学习的协同任务分配方法，采用深度Q网络（DQN）算法实现智能体的构建和环境的模拟，以优化任务分配的效率和效果。通过构建典型任务场景，设计了详细的决策模型训练与应用方案，验证了所提出的算法在协同任务中的有效性。实验结果表明，该方法能够兼顾多目标综合任务效能，成功概率提升约17%。基于深度Q网络的多智能体协同任务分配方法可以有效提升任务分配效能。
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