本发明公开了一种基于多智能体系统的深度强化学习方法,包括如下步骤:基于结合体框架建立算法,多智能体系统中每个独立的智能体均为分类的诱发条件,智能体触发诱发条件,判断该智能体的观测范围内所有智能体能否成为合作者,当触发诱发条件的智能体观测范围内具有成为合作者的智能体时,将其构成组,建立双向的LSTM模型,并整合每个上述的通信组中所有智能体的信息,促成协作决策,智能体同时属于至少两个通信组时,建立通信通道连接该智能体所在的通信组;本方案应用在具有较多智能体的多智能体系统中,可在其判断哪些智能体摄取的信息是有价值的,避免将这些没有价值的信息带入系统中时,降低了系统的运算量,极大地增加了通信的速率。
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