多智能体系统中具有先验知识的Q学习算法

为了提高多智能体系统中的典型的强化学习——Q学习的学习效率和收敛速度,充分利用环境信息和相关的专家经验,提出了具有先验知识的Q学习算法。利用模糊综合决策方法处理专家经验和环境信息得到Q学习的先验知识,对Q学习的初始状态进行优化。典型的足球机器人系统中的仿真实验结果表明:该算法使学习过程建立在较好的学习基础上,从而更快地趋近于最优状态,其学习效率和收敛速度明显优于普通的Q学习。