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针对多智能体Q-学习中存在的联合动作指数级增长问题,采用一种局部合作的Q-学习方法,在智能体之间有协作时才考察联合动作,否则只进行简单的个体智能体的Q-学习,从而减少学习时所要考察的状态-动作对值。在机器人足球仿真2D平台上进行的实验表明,该方法比常用多智能体强化学习技术具有更高的效率。
针对当前相似记录匹配方法中存在的问题,提出一种改进的机器学习匹配方法。该方法聚类相似记录,生成决策树学习委员会,由学习委员会主动挑选信息量最大的相似记录,由用户标注匹配结果后对学习委员会成员进行训练,自主学习不同数据源间相似记录匹配规则。实际数据的实验分析验证了该方法可以在有效减少训练实例数量的同时获得较高的匹配精度。

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