Constrained Optimization of Charged Particle Tracking Based on Multi-Agent Reinforcement Learning

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内容提要

本研究提出了一种基于多智能体强化学习的方法,优化粒子探测器中的粒子轨迹重构问题。通过任务分配约束,显著提升了重构性能并降低了预测不稳定性。

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