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数字孪生的保守和风险意识离线多智能体强化学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
提出了一种适用于基于数字孪生的无线网络的离线多智能体保守分位回归 (MA-CQR) 方案，通过集成分布式强化学习和保守 Q 学习来解决环境的内在的随机性不确定性和数据有限性导致的认识不确定性。在无人机网络中应用该方案，展示了其对轨迹规划问题的优势。
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关键要点
- 提出了一种离线多智能体保守分位回归 (MA-CQR) 方案。
- 该方案适用于基于数字孪生的无线网络。
- 集成了分布式强化学习和保守 Q 学习。
- 解决了环境内在的随机性不确定性和数据有限性导致的认识不确定性。
- 在无人机网络中应用该方案。
- 展示了该方案在轨迹规划问题上的优势。
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