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收录类别:SCI
出处:IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS
发表日期:2022
语种:英语
资助项目:National Key Research and Development Program of China[2018AAA0102404]
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Online Minimax Q Network Learning for Two-Player Zero-Sum Markov Games
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2022, 卷号: 33, 期号: 3, 页码: 1228-1241
作者:
Zhu, Yuanheng
;
Zhao, Dongbin
Adobe PDF(2838Kb)
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浏览/下载:236/6
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提交时间:2022/06/10
Games
Nash equilibrium
Mathematical model
Markov processes
Convergence
Dynamic programming
Training
Deep reinforcement learning (DRL)
generalized policy iteration (GPI)
Markov game (MG)
Nash equilibrium
Q network
zero sum
Attention Enhanced Reinforcement Learning for Multi agent Cooperation
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2022, 页码: 15
作者:
Pu, Zhiqiang
;
Wang, Huimu
;
Liu, Zhen
;
Yi, Jianqiang
;
Wu, Shiguang
Adobe PDF(2967Kb)
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浏览/下载:347/51
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提交时间:2022/06/06
Training
Reinforcement learning
Games
Scalability
Task analysis
Standards
Optimization
Attention mechanism
deep reinforcement learning (DRL)
graph convolutional networks
multi agent systems