本发明属于学习算法领域，具体涉及一种基于反事实回报的多智能体深度强化学习方法、系统，旨在为了解决解决多智能体信誉分配问题。本发明方法包括：基于多智能体的运行环境，定义全局状态；基于局部观测量，通过预设的Q网络模型，获取各智能体对应的执行动作；获取各智能体对应的经验数据对，并增入经验池；从经验回放池中随机获取训练样本，训练并更新Q网络模型的权重；每隔设定的步长，将基于Q网络模型的权重更新目标Q网络模型；重复上述Q网络模型权重优化步骤，直至达到训练结束条件，获取最后一次权重更新的Q网络模型。本发明实现了完全合作多智能体间的信誉分配，进而实现了多智能体的协同决策，而且收敛快，效率高。
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“基于反事实回报的多智能体深度强化学习方法、系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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