摘要：递阶强化学习是解决状态空间庞大的复杂系统智能体决策的有效方法。具有离散动态特性的AGV调度系统需要实时动态的调度方法，而具有MaxQ递阶强化学习能力的多智能体通过高效的强化学习方法和协作，可以实现AGV的实时调度。仿真实验证明了这种方法的有效性。http://www.cqvip.com//QK/91549X/200203/6259315.html

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