本发明属于强化学习、多智能体领域，具体涉及一种基于集成学习的多智能体信用分配方法、系统、设备，旨在解决解决现有技术只关注局部状态空间,对全局状态信息的利用不充分,从而导致智能体无法在博弈环境中取得最优动作，造成多智能体协调能力差的问题。本方法包括：分别获取博弈双方每一个智能体的动作信息和历史观测信息，作为输入信息；将输入信息分别输入各智能体对应的智能体网络，得到Q值；各智能体根据Q值，得到e‑greedy策略，进而在设定的博弈场景中进行探索。本发明通过平衡多样性和准确性来充分利用全局状态信息,实现有效的集成信用分配，进而实现了智能体在博弈环境中取得最优动作进行探索，提升多智能体协调能力。
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来源：北方有色网
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