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多智能体协同博弈具有实时及动作连续性、非完全信息博弈、庞大的搜索空间、多复杂任务和时间空间推理等特点,是当前人工智能领域极具挑战的难题之一。针对大规模多智能体强化学习训练时间长、难以收敛等问题,提出了一种基于Actor-Critic的多智能体强化学习协同博弈框架,利用元课程强化学习方法对小规模场景进行基础课程元模型提取,并且基于课程学习向大规模场景进行模型迁移,在元模型基础上继续进行训练,扩展元模型策略网络,最终得到较优协同博弈策略。在《星际争霸Ⅱ》平台上进行仿真实验,结果表明:基于元课程强化学习的多智能体协同博弈技术可有效地加速其训练过程,相较于传统训练方法可以在较短时间内达到较高的胜率,训练速度提升约40%,该方法可有效支撑多智能体协同博弈策略的高效生成,为低资源下的强化学习高效训练奠定理论基础。 相似文献
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薄膜铂电阻温度传感器内部导线多为多股线束绞合结构,在尺寸、缠绕结构和材料性能等方面存在分散性,造成导线在拉伸状态下表现出渐次屈服和断裂过程,增加了失效分析的难度。鉴于上述情况,在本文中设计并开展了多股线束拉伸实验来分析多股线束的渐次屈服和断裂机制,试验结果表明屈服点位移所服从的概率分布为N(0.52,0.0212),断裂点位移所服从的概率分布为N(21.91,0.7512)。同时,多股线束屈服点力的均值仅为断裂点力均值的36.23%,屈服点位移均值仅为断裂点位移均值的2.38%,其表明多股线束较快地从弹性阶段进入了屈服阶段,且屈服阶段用时相对更长,反映了多股线束渐次屈服和渐次断裂的特点。研究成果将为后续开展温度传感器的可靠性设计与优化改进提供理论依据。 相似文献
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基于矢量磁位法针对单级发射线圈开展多物理场计算,研究其执行多次发射任务时电磁分布与温升。结果表明:电磁特性随激励电流变化呈现2个不同状态;在电流上升沿,磁通主要集中在发射线圈与弹丸线圈之间区域;电流集中于发射线圈轴向末端。在电流下降沿,磁通主要集中在弹丸线圈内侧空气域;电流主要分布于铜带中段。发射线圈温度明显非均匀分布,铜带末端温升最大。铜带可在相对较短时间内达到温度均匀分布,但铜带末端的环氧树脂温度梯度大、散热困难。 相似文献
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