基于内在动机的多智能体稀疏奖励环境协作探索方法

摘要

本发明公开了一种基于内在动机的多智能体稀疏奖励环境协作探索方法，步骤1、初始化目标策略和探索策略；步骤2、构建人工势场函数，通过在环境中构建一个人工势场，引导探索策略在环境中根据人工势场中的势能进行探索，对于未探索充分区域加强探索，从而得到成功的经验，引导目标策略进行学习；步骤3、进行势能影响的分配；步骤4、利用人工势场影响更新探索策略，即利用经过信度分配的人工势场强度影响引导探索策略进行探索，加快对环境空间的探索，利用成功经验信号引导目标策略学习。与现有技术相比，本发明对稀疏奖励环境下智能体的探索效率有较高的提升，可以与多种强化学习算法进行结合。