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L2E: Learning to Exploit Your Opponent 会议论文
, 意大利 帕多瓦, 2022.07.18-2022.07.23
作者:  Wu Zhe;  Li Kai;  Xu Hang;  Zang Yifan;  An Bo;  Xing Junliang
Adobe PDF(5676Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：229/45  |  提交时间：2022/06/17
基于演化学习与对手策略的不完美信息博弈算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2021
作者:  张蒙
Adobe PDF(2515Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：374/9  |  提交时间：2021/06/20
不完美信息博弈  德州扑克  演化学习  在线对手建模  种群策略集成  
基于混合更新Q值的深度强化学习方法研究 学位论文
工程硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
作者:  李主南
Adobe PDF(3839Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：211/5  |  提交时间：2020/06/10
深度强化学习  Q 学习算法  过估计  欠估计  Actor-Critic  凸组合  混合更新  
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：356/133  |  提交时间：2019/10/10
Multi-agent Learning  Deep Decentralized Policy Network  Real-time Combat Game