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本发明提供了一种基于分层注意力机制的多智能体强化学习方法及系统，包括：构建学习环境，所述学习环境包括多个智能体，Critic网络基于每个智能体的分层注意力机制获取的所述多个智能体中其他智能体的观察值和动作值计算估计值，并通过最小联合损失函数进行优化，直到最小联合损失函数收敛，基于所述观察值、动作值和训练后的估计值结合估计Actor网络计算动作‑值函数并通过最大化优势函数进行优化，直到获取最优动作‑值函数，基于最优动作‑值函数，执行确定性动作；本发明通过将分层注意力机制与Actor‑Critic网
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112232478 A
(43)申请公布日 2021.01.15
(21)申请号 202010913132.9
(22)申请日 2020.09.03
(71)申请人 天津（滨海）人工智能军民融合创新
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