Abstract-Genom att använda andra agenters erfarenheter och kunskap, kan en lärande agent lära sig snabbare, göra färre misstag, och skapa några regler för osedda situationer. Dessa fördelar skulle vinnas om inlärningsagenten kan ta fram lämpliga regler ur de andra agenternas kunskap för sina egna behov. Ett möjligt sätt att göra detta är att låta eleven tilldela de andra agenterna några expertvärden (intelligensnivåvärden) och använda sina kunskaper i enlighet därmed. I detta dokument införs vissa kriterier för att mäta expertisen hos de förstärkande inlärningsagenterna. Dessutom presenteras en ny samarbetsbaserad inlärningsmetod, som kallas viktad strategidelning (WSS). I denna metod mäter varje agent expertisen hos sina lagkamrater och lägger vikt vid deras kunskap och lär av dem i enlighet därmed. De metoder som presenteras testas på två Hunter-Prey-system. Vi anser att agenterna alla lär av varandra och jämför dem med dem som samarbetar bara med de mer experter. Dessutom studeras effekten av kommunikationsbullret, som en källa till osäkerhet, på den kooperativa inlärningsmetoden. Dessutom ändras Q-tabellen för en av de kooperativa agenterna slumpmässigt och dess effekter på de metoder som presenteras undersöks.
Ahmadabadi och Asadpour REF föreslog en samarbetsalgoritm för Q-lärande som kallas viktad strategidelning (WSS).
Expertness based cooperative Q-learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part B: Cybernetics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}