基于强化学习的多智能混合式协同优化方法

实质审查的生效

摘要

本发明公开了一种基于强化学习的多智能混合式协同优化方法。包括如下步骤：设置基于DQN的局部智能体，所述局部智能体为任一应用场景中单独对节点子问题进行决策的智能体；设置基于DQN的中心智能体，所述中心智能体为从全局层面对所述局部智能体进行策略调整的一个智能体；所述局部智能体通过优化局部节点实现分布控制；所述中心智能体通过评估局部智能体决策行为的优劣实现集中控制；每个局部智能体更新节点强化学习模型；中心智能体更新全局强化学习模型。通过实施本发明，能够在最大化全局回报的同时保留局部智能体独立决策的能力，降低了算法复杂度。

基本信息

专利标题：

基于强化学习的多智能混合式协同优化方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114528766A

申请号：

CN202210156023.6

公开（公告）日：

2022-05-24

申请日：

2022-02-21

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

马东方陈曦金盛王殿海

申请人：

浙江大学

申请人地址：

浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

代理机构：

杭州奥创知识产权代理有限公司

代理人：

王佳健

优先权：

CN202210156023.6

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G06F111/02

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-06-10 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220221

2022-05-24 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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