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引入協調機制和衝突解決策略,平衡個體利益和集體利益。

(四)訓練效率和收斂性

採用分散式訓練、最佳化演算法引數等方法提高訓練效率。

七、實驗與結果分析

(一)實驗設定

介紹實驗的環境、智慧體數量、任務目標、演算法引數等。

(二)對比實驗

將基於深度強化學習的協同決策演算法與傳統方法進行對比,分析效能提升。

(三)結果分析

從多個角度評估演算法的效果,如完成任務的成功率、效率、協同程度等。

八、結論與展望

(一)結論

總結基於深度強化學習的多智慧體協同決策系統的研究成果,強調其在解決複雜協同問題中的優勢和潛力。

(二)展望

指出未來研究的方向,如更復雜的環境和任務、更高效的演算法、與其他技術的融合等,為進一步推動該領域的發展提供思路。

:()論文珍寶閣

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