强化学习与深度学习结合的多智能体系统研究
姚昊林 （ 合肥大学 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5170-0708-9简介
本论文围绕强化学习与深度学习融合的多智能体系统展开深入研究。针对动态环境下算法稳定性欠佳、 样本利用效率低下以及算法可扩展性不足等关键难题，提出系统性优化策略。从动态环境适应性、样本高效利用、算 法灵活扩展三个维度，对多智能体深度强化学习算法进行针对性改进，并创新性地结合自监督学习与迁移学习设计全 新算法。深入探究多智能体协作竞争机制、通信交互技术及环境感知建模等关键技术，完善系统运行框架。同时，从 理论层面严格证明算法的收敛性，细致分析算法复杂度，全面验证算法稳定性与鲁棒性，构建科学的性能评价体系。 研究成果显著提升了多智能体系统算法性能，为其在复杂多变场景中的广泛应用提供了坚实的理论基础与技术保障， 对推动人工智能领域发展具有重要意义。
关键字
强化学习；深度学习；多智能体系统；算法优化；算法设计全文
PDF参考文献
[1]张浩洋,彭世国,张添乐.编码-解码方案下具有网络
不确定的离散多智能体系统的均方一致性[J].陕西科技大
学学报,2025,43(03):202-209.
[2]张保俊,马旭峰,邢阳阳.基于有向图和DoS攻击的多
智能体系统平均一致性研究[J].网络安全技术与应用,2025,
(05):33-35.
[3]吴燕,班曼露,邓红勇.具有动态量化器和数据丢包的
随机多智能体系统的事件触发控制[J].遵义师范学院学报,
2025,27(02):94-97.
[4]耿燕,常杜辉,贺兴时.多智能体系统的一致性数据
驱动最优迭代学习控制[J].西安工程大学学报,2025,39(02):
118-126.
[5]甘凤金,陈展衡.事件触发机制下时滞二阶多智能体
系统一致性研究[J].科技创新与应用,2025,15(11):23-27.
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版权所有 © 2025 姚昊林
出版时间:2025-08-31
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