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Multi-Agent Reinforcement Learning Based on Clustering in Two-Player Games 会议论文
, Xiamen, China, 2019-12-6
作者:  Li WF(李伟凡);  Zhu YH(朱圆恒);  Zhao DB(赵冬斌)
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reinforcement learning  unsupervised clustering  matrix game  
Learning Deep Decentralized Policy Network by Collective Rewards for Real-Time Combat Game 会议论文
, Macao, China, August 10-16, 2019
作者:  Peixi Peng;  Junliang Xing;  Lili Cao;  Lisen Mu;  Chang Huang
浏览  |  Adobe PDF(762Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：355/132  |  提交时间：2019/10/10
Multi-agent Learning  Deep Decentralized Policy Network  Real-time Combat Game  
基于深度强化学习的游戏智能决策 学位论文
工学博士学位, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
作者:  邵坤
Adobe PDF(13984Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：942/31  |  提交时间：2019/06/27
深度强化学习  深度学习  强化学习  智能决策  游戏人工智能  多智能体系统