基于强化学习的多智能体协同控制模型

本数据为两类基于强化学习的多智能体协同控制模型，即基于成员数量增多的多智能体知识迁移模型和基于后继特征高效探索的迁移强化学习模型在实验过程中得到的实验数据。基于成员数量增多的多智能体知识迁移模型实现了神经网络结构的动态调整，使得网络的输入空间能够适应智能体个数和状态空间维度的变化，同时保证已有的合作关系不被打破。同时该模型可以将已经训练好的多智能体协作策略迁移到新加入的智能体中,并利用这些知识提高新智能体在环境中的探索效率。基于后继特征高效探索的迁移强化学习模型通过在简单任务的训练中进行基础策略的积累，然后再通过知识迁移的方法在实际任务中获得良好的初始策略，以指导多智能体通过集体协作的策略实现高效探索，提高了多智能体系统在稀疏奖励的环境中的探索能力，同时强调了智能体之间的集体合作行为。这两种方法对实现多智能体系统的分布式交互与协同控制提供了重要的支撑。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含两类基于强化学习的多智能体协同控制模型实验数据。第一类模型支持智能体数量动态变化下的知识迁移，以提高新智能体的探索效率；第二类模型通过积累基础策略和集体协作，增强多智能体在稀疏奖励环境中的探索能力。两者共同为多智能体系统的分布式交互与协同控制提供支撑。