本書提出了一種基於Markov對策的多Agent協調框架並給出了相應的算法。通過對多Agent環境的分析, 在對策論框架下進行多Agent協調, 重點研究了MAS中敵對平衡與協作平衡的多Agent學習算法。基於多Agent中競爭和合作的關係, 設計了一種分層結構處理多Agent協調: 利用零和Markov進行Agent群體之間的競爭與對抗, 利用團隊Markov對策完成Agent群體內部的協調與合作。機器人足球賽結果表明了本方法的可行性及優越性。
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