发明专利已授权

面向MADDPG多智能体强化学习模型的可视分析方法

📄 申请号：CN202110504970.5 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2021-05-10

公开号

CN113139024A

公开日

2021-07-20

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_28

IPC 分类号

G06F16_28 , G06N20_00 ,

技术画像

所属领域

多智能体强化学习强化学习多智能体系统数据可视化多智能体强化学习

应用场景

人工智能模型调试, 智能决策支持, 自动驾驶, 机器人协作, 游戏AI

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摘要

本发明属于信息技术领域，公开了一种面向MADDPG多智能体强化学习模型的可视分析方法，包括如下步骤：步骤1：选取一款合作类游戏作为MADDPG模型的运行环境，并定义相关的参数集合；步骤2：训练MADDPG模型，保存并计算重要的中间数据；步骤3：设计标签板，标识智能体和地标；步骤4：设计统计视图；步骤5：设计评论家行为视图，用于评估模型学习得到的评论家的性能；步骤6：设计交互视图。本发明提出了一种新的可视分析方法，能支持交互式地分析合作类环境中MADDPG模型的工作流程和内部原理。该发明设计了多个协同的视图，从不同角度揭示MADDPG模型的内部执行机制。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种多线束空间扭转/弯折摩擦磨损测试方法及装置

当前第 / 件

基于微带-槽线耦合线的双频带功率不等分定向耦合器

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_28)

G06F16_00 G06F16_11 G06F16_13 G06F16_14 G06F16_16 G06F16_17 G06F16_172 G06F16_174 G06F16_176 G06F16_178 G06F16_18 G06F16_182 G06F16_20 G06F16_21 G06F16_215 G06F16_22 G06F16_23 G06F16_24 G06F16_242 G06F16_245 G06F16_2452 G06F16_2453 G06F16_2455 G06F16_2457 G06F16_2458 G06F16_248 G06F16_25 G06F16_26 G06F16_27 G06F16_28 G06F16_29 G06F16_31 G06F16_33 G06F16_332 G06F16_3329 G06F16_3331 G06F16_3332 G06F16_334 G06F16_335 G06F16_338 G06F16_34 G06F16_35 G06F16_353 G06F16_355 G06F16_36 G06F16_383 G06F16_387 G06F16_41 G06F16_43 G06F16_432 G06F16_435 G06F16_438 G06F16_44 G06F16_45 G06F16_48 G06F16_483 G06F16_50 G06F16_51 G06F16_53 G06F16_532 G06F16_535 G06F16_54 G06F16_55 G06F16_56 G06F16_58 G06F16_583 G06F16_587 G06F16_61 G06F16_63 G06F16_632 G06F16_635 G06F16_638 G06F16_64 G06F16_65 G06F16_68 G06F16_683 G06F16_71 G06F16_73 G06F16_732 G06F16_735 G06F16_738 G06F16_74 G06F16_75 G06F16_78 G06F16_783 G06F16_787 G06F16_81 G06F16_832 G06F16_835 G06F16_90 G06F16_901 G06F16_903 G06F16_9032 G06F16_9035 G06F16_904 G06F16_906 G06F16_907 G06F16_93 G06F16_95 G06F16_951 G06F16_953 G06F16_9532 G06F16_9535 G06F16_9536 G06F16_9537 G06F16_9538 G06F16_954 G06F16_955 G06F16_957 G06F16_958 覆盖110个领域

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