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基于周期代理状态的 Q 学习在部分可观察的马尔可夫决策过程中的应用
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究将代理模型纳入到多智能体情景下的部分可观察马尔可夫决策过程中，通过贝叶斯更新和基于置信状态的映射求得最优方案。证明了POMDPs的重要特性在该框架下仍然成立。
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关键要点
- 本研究将代理模型纳入到部分可观察马尔可夫决策过程 (POMDPs) 中。
- 研究扩展了 POMDPs 到多智能体情景下。
- 代理人通过贝叶斯更新维护对环境状态和其他代理模型的信念。
- 使用基于置信状态的映射来求得最优方案。
- 尽管代理人的模型不可直接操纵或观察，但 POMDPs 的重要特性在该框架下仍然成立。
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