第39章 基於深度強化學習的多智慧體協同決策系統研究(第2/2 頁)
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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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