Application of Expert-Free Online Transfer Learning in Multi-Agent Reinforcement Learning

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内容提要

本研究提出了一种无专家在线迁移学习的方法,旨在解决深度强化学习在复杂任务中的探索不足和高数据需求问题。该方法通过利用其他任务或智能体的知识,简化新任务的学习过程,显著减少学习复杂性并缩短收敛时间,具有实际应用潜力。

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