A multi-agent cooperative reinforcement learning model using a hierarchy of consultants, tutors and workers

This paper proposes an algorithm for cooperative policy construction for independent learners, named Q-learning with aggregation (QA-learning). The algorithm is based on a distributed hierarchical learning model and utilises three specialisations of agents: Workers, tutors and consultants. | A multi-agent cooperative reinforcement learning model using a hierarchy of consultants, tutors and workers

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
279    85    2    25-04-2024
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.