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文档简介
一种基于Copula思想的多智能体协同的配本发明公开了一种基于Copula思想的多智2多个智能体之间协同采用copula对代表变量的节点和节点之S2、燃烧前混料智能体、燃烧智能体和成分检测智能体S3、将燃烧前混料智能体、燃烧智能体和成分检测智S4、通过燃烧前混料智能体和燃烧智能体之间步骤S2_S4中各个智能体在动作决策与奖励时，均融入专家知识、先验知识和机理知i1<=j<=3；N1i1<=j<=3；M1代a为折扣因子，r为总时长；,三个智能体之间交互的状态转移分布情况，其中体观测s(t+1)es，此时的概率为，联合策略。骤S3将燃烧前混料智能体、燃烧智能体和成分检测智能体放在一起学习基于copula的策3,为第i个智能体在参数e,下的边际策略，Fi为相应的累计分布函数，c;VAlphaj=Fj"f-1(ujls)；45S3、将燃烧前混料智能体、燃烧智能体和成分检测智能体放在一起学习基于6i1<=j<=3i1<=j<=3；略)pi:。m,(a,ls;9,)为第i个智能体在参数e,下的边际策略，Fi为相应的累计分布函7;j=Fj"f-1(ujls)；前环境env，以及每个智能体的奖励函数，结合专家经验设置权重8协同采用copula对代表变量的节点和节点之间的依赖结构进行建模。在使用多变量方法独和完全捕获代理之间依赖结构的copui1<=j<=3i1<=j<=3；9,三个智能体之间交互的状态转移分布情况，略)pi:。[0022]S3、将燃烧前混料智能体、燃烧智能体和成分检测智能体放在一起学习基于步骤S3将燃烧前混料智能体、燃烧智能体和成分检测智能体放在一起学习基于,m,(a,ls;9,)为第i个智能体在参数e,下的边际策略，Fi为相应的累计分布函;j=Fj"f-1(ujls)；前环境env，以及每个智能体的奖励函数，结合专家经验设置权重[0029]2、大多数现有的多智能体交互建模工作通常假设智能体根据它们的观察做出独中难点在于多智能体共同隐含目标
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