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本发明公开了一种基于强化学习系统实现的动态集成训练方法，包括：1)准备强化学习系统的多个学习主体(即基智能体)，基智能体维持着独立的经验池，用于存储转移样本、潜层特征空间的状态表征及局部竞争力；2)训练阶段让基智能体与环境进行交互，存储转移样本及实时回报以计算局部竞争力；3)随机选取一个状态，选择其与经验池中其它状态在潜层特征空间的状态进行相似性度量；4)根据状态相似度寻找其相似状态，并从中选取一批状态作为相似状态子集；5)根据相似状态子集完成局部竞争力的度量及权重计算；6)根据权重计算目标Q值
(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 113313249 A
(43)申请公布日 2021.08.27
(21)申请号 202110499117.9
(22)申请日 2021.05.08
(71)申请人 华南理工大学
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