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    基于深度强化学习方法框架Actor-Critic,人工智能深度学习强化学习
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基于深度强化学习方法框架Actor-Critic,人工智能深度学习强化学习
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基于深度强化学习方法框架Actor-Critic,设计出一种基于请求与应答通信机制和局部注意力机制的分布式深度强化学习路径规划方法(DCAMAPF)。在Actor网络,基于请求与应答通信机制,每个机器人请求视野内的其他机器人的局部观测信息和动作信息,进而规划出协同的动作策略。在Critic网络,每个机器人基于局部注意力机制将注意力权重动态地分配到在视野内成功应答的其他机器人局部观测和动作信息上。
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基于深度强化学习方法框架Actor-Critic,人工智能深度学习强化学习
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