【摘 要】
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结合强化学习技术讨论了多Agent协作学习的过程，构造了一个新的多Agent协作学习模型。在这个模型的基础上，提出一个多Agent协作学习算法。算法充分考虑了多Agent共同学习的特点
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(编号:60573169)。
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结合强化学习技术讨论了多Agent协作学习的过程，构造了一个新的多Agent协作学习模型。在这个模型的基础上，提出一个多Agent协作学习算法。算法充分考虑了多Agent共同学习的特点，使得Agent基于对动作长期利益的估计来预测其动作策略，并做出相应的决策，进而达成最优的联合动作策略。最后，通过对猎人。猎物追逐问题的仿真试验验证了该算法的收敛性，表明这种学习算法是一种高效、快速的学习方法。
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