本发明公开了一种基于值分解的多智能体强化学习方法及系统，方法包括：获取环境当前t时刻的状态St，每个智能体初始的观察值可获得的动作以及该动作对应的奖励r；对于每个智能体，通过评估‑智能体网络计算每个动作基于局部信息τi观察到的值函数Qi(τi)；利用随机‑智能体网络得到每个智能体基于全局信息τ的奖励值函数Qi(τ)；利用目标‑智能体网络计算损失函数并更新参数；利用竞争‑智能体网络将每个智能体基于全局信息τ的奖励值函数Qi(τ)进行分解；将分解结果相加得到基于全局信息τ的联合奖励值函数Qtot(τ,a),完成训练。本发明对多智能体之间的逻辑拓扑关系进行了双重提取，在复杂的异构部分可观测场景中，提高智能体的学习效率和应变能力。
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来源：北方有色网
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