简介： 本发明公开了一种基于多智能体系统的深度强化学习方法，包括如下步骤：基于结合体框架建立算法，多智能体系统中每个独立的智能体均为分类的诱发条件，智能体触发诱发条件，判断该智能体的观测范围内所有智能体能否成为合作者，当触发诱发条件的智能体观测范围内具有成为合作者的智能体时，将其构成组，建立双向的LSTM模型，并整合每个上述的通信组中所有智能体的信息，促成协作决策，智能体同时属于至少两个通信组时，建立通信通道连接该智能体所在的通信组；本方案应用在具有较多智能体的多智能体系统中，可在其判断哪些智能体摄取的信息是有价值的，避免将这些没有价值的信息带入系统中时，降低了系统的运算量，极大地增加了通信的速率。