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多智能体深度强化学习中的关键科学问题研究

目录

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.1.1多智能体系统发展概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.1.2深度强化学习技术进步．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.1.3两者融合的研究价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.2.1多智能体深度强化学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.2.2算法设计与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

1.2.3应用领域与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

1.3.1核心科学问题界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

1.3.2主要研究内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.3.3预期研究目标设定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.4研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.4.1理论分析与方法论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

1.4.2实验设计与仿真平台．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

1.4.3技术路线与实施步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

二、多智能体协作与环境交互机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.1多智能体系统建模与表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.1.1智能体个体特性刻画．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

2.1.2智能体间关系拓扑结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

2.1.3环境动态与复杂度分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

2.2协作策略与通信协议设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.2.1协作目标与任务分配．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.2.2信息共享与通信模式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

2.2.3动态交互与协同进化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

2.3环境感知与态势理解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

2.3.1多源信息融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

2.3.2环境状态估计与预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

2.3.3动态环境下的适应性学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

三、多智能体深度强化学习算法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

3.1基于价值函数的协同学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

3.1.1联合价值函数近似表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

3.1.2异构智能体价值对齐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63

3.1.3分布式价值学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63

3.2基于策略优化的集体决策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65

3.2.1联合策略网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

3.2.2策略梯度计算与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68

3.2.3多智能体策略协同进化．．