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(二)智能交通
车辆之间的协同驾驶,优化交通流量,提高交通安全。
(三)军事领域
多无人机或无人战车的协同作战。
(四)资源分配
在云计算、网络资源分配等场景中实现高效的资源利用。
六、挑战与解决方案
(一)环境的不确定性和动态性
采用更鲁棒的学习算法、增加模型的适应性和泛化能力。
(二)通信限制
设计高效的通信协议,减少通信量,或者采用无通信的协同方法。
(三)多智能体之间的冲突与竞争
引入协调机制和冲突解决策略,平衡个体利益和集体利益。
(四)训练效率和收敛性
采用分布式训练、优化算法参数等方法提高训练效率。
七、实验与结果分析
(一)实验设置
介绍实验的环境、智能体数量、任务目标、算法参数等。
(二)对比实验
将基于深度强化学习的协同决策算法与传统方法进行对比,分析性能提升。
(三)结果分析
从多个角度评估算法的效果,如完成任务的成功率、效率、协同程度等。
八、结论与展望
(一)结论
总结基于深度强化学习的多智能体协同决策系统的研究成果,强调其在解决复杂协同问题中的优势和潜力。
(二)展望
指出未来研究的方向,如更复杂的环境和任务、更高效的算法、与其他技术的融合等,为进一步推动该领域的发展提供思路。
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