发明专利 已授权

一种基于深度强化学习的多智能体自主决策方法

📄 申请号:CN202311015815.2 📄 发布日:2026/08/21

著录项目信息

申请日
2023-08-11
公开号
CN117010476B
公开日
2025-11-04
申请人
电子科技大学长三角研究院(衢州)
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

无人系统, 多机器人协同, 智能交通, 智能制造, 智能调度

摘要

本发明公开一种基于深度强化学习的多智能体自主决策方法,应用于多智能体深度强化学习技术领域,针对现有技术在决策过程中未能充分地使用经验数据的问题;本发明通过收集智能体与环境交互生成的经验,以及奖励重塑模块优化环境即时奖励,缓存于本地经验回放池中;然后合并本地经验回放池中的历史经验数据到全局经验回放池PT‑Buffer中,并使用二级优先经验队列进行维护;通过概率求和树从PT‑Buffer采集训练样本数据,来求解目标策略网络和全局Critic网络模型;最后采用更新后的自主决策模型,根据输入的环境局部观测信息直接实现多智能体的自主决策,从而完成相关的多智能体任务。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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