Моделювання стратегій агентів в іграх з локальною взаємодією.
Ключові слова:
мультиагентна система, стохастична гра, адаптивний ігровий метод, Q-метод.
Анотація
У даній роботі розглянуто актуальну тему оптимальних стратегій в іграх з локальною взаємодією, розглянуто стимулююче навчання багатоагентних систем у ігровій постановці. Метою даної роботи є розгляд методу побудови системи з локальною взаємодією агентів на основі завдання «синхронізації» за допомогою марковської моделі стохастичної гри. Метод дослідження - комп'ютерна програма для моделювання завдання з використанням Q-методу навчання.
Посилання
Watkins, C.J.C.H. Q-Learning / C.J.C.H. Watkins, P. Dayan // Machine Learning. – Kluwer Academic Publishers, Boston. – 1992. – No. 8. – PP. 279–292.
Fudenberg, D. The Theory of Learning in Games / D. Fudenberg, D.K. Levine. – Cambridge, MA: MIT Press, 1998. – 292 pp.
Hu, J. Nash Q-learning for general-sum stochastic games / J. Hu, M. P. Wellman // Machine Learning Research. – 2003. – No. 4. – PP. 1039 – 1069.
Wooldridge M. An Introduction to Multiagent Systems / M. Wooldridge. – John Wiley & Sons, 2002. – 366 pp.
Weiss, G. Multiagent Systems. A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence / G. Weiss, editor. – Springer Verlag, Berlin, 1996. – 643 pp.
Назин А.В. Адаптивный выбор вариантов: Рекуррентные алгоритмы / А.В. Назин, А.С. Позняк. – М.: Наука, 1986. – 288 с.
Kaelbling, Leslie. Reinforcement learning: A survey / Leslie Kaelbling, Michael L. Littman, Andrew W. Moore. Journal of Artificial Intelligence Research. – 1996. – No. 4. – PP. 237–285.
Sutton, R. S. Reinforcement Learning: An Introduction / Richard S. Sutton, Andrew G. Barto. – MIT Press, 1998. – 322 pp.
Musiyenko М., Zhuravska І., Kulakovska І., Kulakovska А. Simulation the behavior of robot sub swarm in spatial corridors. 2016 IEEE 36th ELNANO. April 19-21, 2016. Kyiv, Ukraine. Page(s) 382-387. DOI:
10.1109/ELNANO.2016.7493090 http://ieeexplore.ieee.org/document/7493090/
Fudenberg, D. The Theory of Learning in Games / D. Fudenberg, D.K. Levine. – Cambridge, MA: MIT Press, 1998. – 292 pp.
Hu, J. Nash Q-learning for general-sum stochastic games / J. Hu, M. P. Wellman // Machine Learning Research. – 2003. – No. 4. – PP. 1039 – 1069.
Wooldridge M. An Introduction to Multiagent Systems / M. Wooldridge. – John Wiley & Sons, 2002. – 366 pp.
Weiss, G. Multiagent Systems. A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence / G. Weiss, editor. – Springer Verlag, Berlin, 1996. – 643 pp.
Назин А.В. Адаптивный выбор вариантов: Рекуррентные алгоритмы / А.В. Назин, А.С. Позняк. – М.: Наука, 1986. – 288 с.
Kaelbling, Leslie. Reinforcement learning: A survey / Leslie Kaelbling, Michael L. Littman, Andrew W. Moore. Journal of Artificial Intelligence Research. – 1996. – No. 4. – PP. 237–285.
Sutton, R. S. Reinforcement Learning: An Introduction / Richard S. Sutton, Andrew G. Barto. – MIT Press, 1998. – 322 pp.
Musiyenko М., Zhuravska І., Kulakovska І., Kulakovska А. Simulation the behavior of robot sub swarm in spatial corridors. 2016 IEEE 36th ELNANO. April 19-21, 2016. Kyiv, Ukraine. Page(s) 382-387. DOI:
10.1109/ELNANO.2016.7493090 http://ieeexplore.ieee.org/document/7493090/
Опубліковано
2020-01-23
Як цитувати
Асєєв, В., & КулаковськаI. (2020). Моделювання стратегій агентів в іграх з локальною взаємодією . КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, (35), 10-15. вилучено із https://cit.lntu.edu.ua/index.php/cit/article/view/51
Розділ
Автоматика та управління
