摘要
本发明涉及一种基于世界模型的多智能体协同虚拟对象控制方法,方法包括以下步骤:将各个虚拟对象对应的训练完成的智能体设于虚拟对象所处的环境内,获取每个训练完成的智能体的当前实际局部观测,训练完成的智能体基于当前实际局部观测输出当前实际动作,虚拟对象执行当前实际动作,实现虚拟对象的控制。与现有技术相比,本发明具有提高多智能体最优策略学习中的样本计算效率等优点。
技术关键词
虚拟对象控制方法
感知特征
网络
序列
交叉注意力机制
矩阵
损失函数优化
输入解码器
训练智能
因子
模块
策略
编码器
参数
数据
样本
误差
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