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公开(公告)号：CN114675887A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210323665.0
申请日：2022-03-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明属于智能设备技术领域，公开了一种多智能体系统的冲突消解策略方法，包括，获取智能体系设备，通过控制模块依次与各个智能体系中设备相连接，通过显示模块显示智能体系中多个设备的运行状态，并获取多个设备的运行数据同时上传至储存模块；获取数据管理模块数据，通过PC端输入，确定数据管理模块具备数据添加、删除、更新、导入、导出处理功能；通过冲突学习模块的设置，可使得智能体系运行时自行学习冲突数据，并且冲突学习模块与湖相连相通，可以不断更新和学习新的冲突数据，一旦当冲突学习模块检测的冲突数据后，即可自行将其冲突数据消除，使用自动化程度较高，使得智能体系运转非常稳定。
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公开(公告)号：CN115048973A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210325495.X
申请日：2022-03-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 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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