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文档简介

基于联邦学习的分层多智能体博弈对抗和本发明公开了基于联邦学习的分层多智能模型，使多个智能体在博弈环境中进行对抗训2步骤S5，在达到预设的训练轮次或满足特定条件时，;入是调节冲突成本的权重系数；2.如权利要求1所述的基于联邦学习的分层多智能体博弈对抗和协同决策方法，其特本地数据集包括智能体在特定环境中进行决策所需的历S1_3，每个智能体利用本地数据集训练一个强化学;33.如权利要求1所述的基于联邦学习的分层多智能体博弈对抗和协同决策方法，其特;f,表示顶层策略控制模型的映射函数；;4.如权利要求1所述的基于联邦学习的分层多智能体博弈对抗和协同决策方法，其特S3_3，启动对抗训练过程，每个智能体根据自身;4S3_6，根据评估结果，对智能体的分层强化学;5.如权利要求1所述的基于联邦学习的分层多智能体博弈对抗和协同决策方法，其特S5_2，中央服务器接收来自各智能体的模型参数;S5_3，中央服务器将更新后的全局模型参数下发给各智能体,各智能体利用全局模型;5[0005]在多智能体系统的复杂联合设计中，智能体之间往往存在相互依赖和制约的关6用所在区域数据进行局部模型训练的轮次，本地模型是智能体位于不同区域内的局部模;所述本地数据集包括智能体在特定环境中进行决策所需的c是学习率，s'是7f,表示顶层策略控制模型的映射函数；8;[0051]S5_3，中央服务器将更新后的全局模[0058]本发明通过构建分层强化学习框架，将复杂的博弈对抗9[0067]下面结合附图具体的说明本发明所提供的基于联邦学习的分层多智能体博弈对[0068]请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的基于联邦学习的分层多智能体博所述本地数据集包括智能体在特定环境中进行决策所需的s'是与联邦平均的阈值为准确率超过80%的本地模型才被纳入全局模型的更新中，可以提高全f,表示顶层策略控制模型的映射函数；[0094]模型的初始参数包括输入层到隐藏层的权重矩阵W1（3x4隐藏层到输出层的权重矩阵W2（4x1输入层到隐藏层的偏置向量b1（4x1隐藏层到输出层的偏置向量b2[0095]当前状态指的是个体智能体在执行动作前所处的环境状态，包括智能体的位置、[0097]历史行为数据是个体智能体在过去一段时间内所执行的动作和收到的反馈的记[0121]若经验池R中数据量超过K,从经验池R中随机抽取K个数据(ot,a,;助于预测智能体的未来行为；交互历史还可以用于评估智能体之间的信任度和协作意愿。用所在区域数据进行局部模型训练的轮次，本地模型是智能体位于不同区域内的局部模;[0155]S5_3，中央服务器将更新后的

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