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BlendRL：合并符号与神经策略学习的框架
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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
多智能体强化学习在共享资源优化中有潜力，但存在可解释性和样本效率问题。为此，提出事件驱动公式，结合神经符号方法进行决策。开发了概率逻辑神经网络（PLNN），融合逻辑推理与概率图模型，解决不确定性和部分可观察性问题，并在片上系统功率共享中验证。
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关键要点
- 多智能体强化学习在共享资源优化中具有潜力。
- 深度学习MARL解决方案在真实世界中存在可解释性和样本效率问题。
- 提出基于事件驱动的公式，结合神经符号方法进行决策。
- 开发概率逻辑神经网络（PLNN），融合逻辑推理与概率图模型。
- PLNN解决不确定性和部分可观察性问题。
- 通过片上系统功率共享问题验证研究成果。
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