4、多智能体强化学习与自适应滑模控制技术解析

多智能体强化学习与自适应滑模控制技术解析

在当今的优化与控制领域，多智能体强化学习和自适应滑模控制是两个备受关注的技术方向。多智能体强化学习为组合优化问题提供了新的解决方案，而自适应滑模控制则在锚孔钻机的摆动角度控制中展现出独特的优势。下面将详细介绍这两项技术。

多智能体强化学习用于组合优化

多智能体强化学习（MARL）在解决组合优化问题时，采用了基于模仿学习（IL）的方法来处理智能体之间的区域选择问题。每个智能体运用Q学习算法更新其Q值，并同时确定马尔可夫决策过程（MDP）的最佳策略。

• Q值更新规则 ：
  • 智能体n在第t + 1次迭代时的Q值更新公式为：
    [Q_{t + 1}^n(s_n, \theta_n) = Q_t^n(s_n, \theta_n) + \alpha_t{R_t^n + \delta \max_{\theta’_n} Q_t^n(s’_n, \theta’_n) - Q_t^n(s_n, \theta_n)}]
  • 其中，(s’ n)和(\theta’_n)分别对应(s {t + 1}^n)和(\theta_{t + 1}^n)，(\alpha_t)是学习率，(Q_t^n)是智能体n在第t次迭代时的动作价值。
• 学习率计算 ：
  • 学习率(\alpha_t)的计算公式为：
    [\alpha_t = \frac{1}{(t + c_{\alpha})^{\phi_{\alpha}}}]