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神经符号方法在可解释性和概率决策中的多智能体强化学习

💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。

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内容提要

多智能体强化学习（MARL）在优化多智能体共享资源中的系统性能方面具有潜力。研究者提出了一种基于事件驱动的公式和概率逻辑神经网络（PLNN）框架，用于处理分布式协作 MARL 智能体的决策制定。研究成果通过解决片上系统中的功率共享问题来展示。

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