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针对机器人足球比赛的多智能体环境下智能体的训练问题,提出了一种将模糊控制与Q-Learning相结合的学习方法,并在学习过程中自动调节回报函数以获得最优策略,此方法的有效性在中型组的仿真平台上得到了验证,并取得了较好效果,还可将它改进应用于其他多智体环境。 相似文献
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