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本发明提供一种基于强化学习的非完全信息博弈方法、系统以及电子设备，获取博弈场景及所述博弈场景所对应的至少两个智能体，并用多维向量表示所述智能体的各个博弈状态和博弈行为；获取博弈过程中各智能体的博弈数据；根据所述博弈数据，计算终局收益值；根据所述终局收益值，计算博弈过程中各博弈行为的反事实后悔值；根据所述不确定性指标调整所述反事实后悔值，得到训练数据；根据所述训练数据对所述至少两个智能体的神经网络进行训练，并输出策略模型。与现有技术相比，本发明度量了非完全信息环境带来的不确定性，从而消除了一部分来
(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 112926744 A
(43)申请公布日 2021.06.08
(21)申请号 202110196463.X
(22)申请日 2021.02.22
(71)申请人 中山大学
地址 51
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