基于深度强化学习的群体对抗策略研究_计算机专业毕业论文设计范文.pdf

基于深度强化学习的群体对抗策略研究 本论文主要研究基于深度强化学习的群体对抗策略，旨在解决多智能体强化学习方法在对抗与协作环境下的应用问题。通过深度神经网络拟合策略函数，使得智能体具有更强的处理复杂问题的能力。 一、深度强化学习的概念 深度强化学习是一种基于深度学习和强化学习的技术，通过深度神经网络拟合策略函数，解决复杂问题的能力强于传统的强化学习方法。本论文中，我们使用深度强化学习来解决基于群体对抗策略的复杂问题。 二、多智能体强化学习的概念 多智能体强化学习是一种强化学习方法，旨在研究多个智能体之间的交互和协作，以解决复杂问题。在本论文中，我们使用多智能体强化学习来研究基于群体对抗策略的应用。 三、MADDPG 算法的概念 MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）是一种多智能体强化学习算法，通过深度神经网络拟合策略函数，解决复杂问题。本论文中，我们使用 MADDPG 算法来实现基于群体对抗策略的研究。 四、注意力机制的概念 注意力机制是一种技术，旨在减少算法的计算复杂度，增加智能体集群的数量。在本论文中，我们使用注意力机制来改进 MADDPG 算法，提高算法的稳定性和性能。 五、GYM 平台的概念 GYM（Generalized Environment）是一种平台，旨在提供强化学习方法的研究平台。本论文中，我们使用 GYM 平台来进行实验和模拟。 六、实验结果和分析 在本论文中，我们对比分析了 MADDPG 算法、改进后的 MADDPG 算法和加入注意力机制后的 MADDPG 方法在 GYM 上的表现差异。实验结果表明，加入了注意力机制后的 MADDPG 算法的表现要好于传统的 MADDPG 方法。 七、结论 本论文的研究结果表明，基于深度强化学习的群体对抗策略可以提高智能体的处理复杂问题的能力，提高算法的稳定性和性能，并且可以应用于实际生活中的复杂问题。 八、未来研究方向 未来研究方向可以包括： 1. 进一步改进 MADDPG 算法，提高算法的稳定性和性能。 2. 应用基于深度强化学习的群体对抗策略于实际生活中的复杂问题。 3. 研究基于深度强化学习的群体对抗策略在其他领域的应用。 本论文的研究结果表明，基于深度强化学习的群体对抗策略可以提高智能体的处理复杂问题的能力，提高算法的稳定性和性能，并且可以应用于实际生活中的复杂问题。