龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：海南智塔投资有限公司
摘要：本发明属于博弈策略技术领域，具体涉及一种基于强化学习的博弈策略优化方法，所述博弈策略优化方法包括以下步骤：S1.定义博弈模型：确定博弈的基本结构，包括博弈者、行动空间、奖励结构，定义每个博弈者的策略空间，即可以采取的所有可能的行动策略。该发明能够在不断变化的环境中自我调整，适应复杂和动态的博弈环境，通过训练和模拟从交互数据中学习并优化策略，其灵活性允许应用于单智能体、多智能体和协作型博弈，并通过实时调整超参数和策略来应对环境变化，系统的数据收集和分析提升了策略的科学性和精确性，也推动博弈理论的创新。
主权项：1.一种基于强化学习的博弈策略优化方法，其特征在于：所述博弈策略优化方法包括以下步骤：S1.定义博弈模型：确定博弈的基本结构，包括博弈者、行动空间、奖励结构，定义每个博弈者的策略空间，即可以采取的所有可能的行动策略；S2.选择强化学习算法：根据单智能体、多智能体选择算法，包括Q-learning、DeepQ-Networks、策略梯度方法、Actor-Critic方法、独立Q-learning、基于协作的策略优化方法；S3.初始化：为每个博弈者初始化策略，使用基于价值的方法，初始化价值函数；S4.收集数据：在训练过程中记录博弈数据，包括博弈者的行动、奖励信号、策略更新，对收集的数据进行分析，识别策略中存在的问题或改进的机会；S5.调整和优化超参数：在训练过程中，调整强化学习算法的超参数，根据超参数调整的结果，优化策略训练过程，提高训练效率和策略质量；S6.训练过程：模拟博弈过程，博弈者按照当前策略进行对局，获得奖励和反馈，根据反馈更新策略；S7.策略评估：通过对战测试、收益计算方式进行评估，评估训练后的策略在博弈中的表现，根据评估结果对策略进行改进和调整；S8.迭代训练：进行多轮训练和策略更新；S9.实际应用：将优化后的策略应用到实际博弈环境中，在实际应用中监控策略表现，并根据需要进一步调整。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南智塔投资有限公司 一种基于强化学习的博弈策略优化方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号