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基于多Agent的交互式动态影响图研究、应用与展望 被引量:1
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作者 罗键 李波 +2 位作者 潘颖慧 尹华一 吴长庆 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期253-260,共8页
交互式动态影响图(I-DIDs)是不确定环境下多Agent序贯决策的图模型.该模型突破传统基于公共知识的纳什均衡点的假设,使得该模型具备解决大规模动态决策问题的能力,具有更为广泛的应用前景.在总结、分析动态影响图研究成果的基础上,针对... 交互式动态影响图(I-DIDs)是不确定环境下多Agent序贯决策的图模型.该模型突破传统基于公共知识的纳什均衡点的假设,使得该模型具备解决大规模动态决策问题的能力,具有更为广泛的应用前景.在总结、分析动态影响图研究成果的基础上,针对多Agent的I-DIDs状态空间随时间片的增长呈指数级增长问题,提出了基于行为等价和动作等价的两种新型算法并进行算法分析;此外,探讨应用I-DIDs模型解决自动小车存取系统中的路径规划、避免环路死锁问题,扩展了I-DIDs的应用范围. 展开更多
关键词 交互式动态影响图 多AGENT 动态决策 自动小车
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基于KL距离的交互式动态影响图近似算法 被引量:2
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作者 田乐 罗键 +1 位作者 曹浪财 陈志平 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期207-211,共5页
交互式动态影响图(interactive dynamic influence diagrams,I-DIDs)状态空间太大,候选模型的数量随时间变化而呈指数倍增长。针对其备受计算量困扰的问题,提出一种利用近似行为等价原理与区别模型更新算法(discriminative model update... 交互式动态影响图(interactive dynamic influence diagrams,I-DIDs)状态空间太大,候选模型的数量随时间变化而呈指数倍增长。针对其备受计算量困扰的问题,提出一种利用近似行为等价原理与区别模型更新算法(discriminative model updates,DMU)相结合的近似算法。首先给出了基于Kullback-Leibler(KL)距离模型行为等价和近似行为等价的定义,然后基于KL距离和候选模型的动作对候选模型聚类,自上而下合并策略树形成策略图,最后利用DMU算法进行求解。仿真结果表明,相对于传统的DMU算法,所提近似算法能显著降低候选模型的数量,提高I-DIDs的效率,对I-DIDs的理论及应用研究具有参考价值。 展开更多
关键词 多AGENT决策 交互式动态影响图 行为等价 近似行为等价 Kullback—Leibler(KL)距离
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多Agent交互式动态影响图的建模方法 被引量:2
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作者 潘颖慧 罗键 曾一锋 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期985-990,共6页
交互式动态影响图是一种以动态影响图为基础,利用有向图构造Agent之间交互作用的决策概率模型,目前只能解决2个Agent的问题.根据概率图模型理论、交互式部分可观测马尔可夫决策过程性质、最大奖励期望值原理等以3个Agent为例建立多Agen... 交互式动态影响图是一种以动态影响图为基础,利用有向图构造Agent之间交互作用的决策概率模型,目前只能解决2个Agent的问题.根据概率图模型理论、交互式部分可观测马尔可夫决策过程性质、最大奖励期望值原理等以3个Agent为例建立多Agent交互式动态影响图(I-MADIDs)模型,探讨除建模Agent之外,其他非建模Agent之间存在稳定关系时,如何简化I-MADIDs模型.最后对老虎问题进行建模,利用HUGIN7.0对其进行求解,分别讨论了建模A-gent和其他Agent的决策情况,对比了精确方法和简化模型中贝叶斯参数学习近似方法中Agent的决策情况,证明了近似方法的有效性. 展开更多
关键词 交互式动态影响图 多AGENT建模 概率模型
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基于lookahead的交互式动态影响图的DMU改进算法
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作者 田乐 曹浪财 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1201-1206,共6页
区别模型更新(discriminative model update,DMU)是一种常用的求解交互式动态影响图(interactive dynamic influence diagrams,I-DIDs)问题的算法。结合lookahead思想提出了一种判断模型近似行为等价的改进DMU方法。所提方法首先将满足... 区别模型更新(discriminative model update,DMU)是一种常用的求解交互式动态影响图(interactive dynamic influence diagrams,I-DIDs)问题的算法。结合lookahead思想提出了一种判断模型近似行为等价的改进DMU方法。所提方法首先将满足近似行为等价的模型聚类形成代表模型集合,然后自上而下对代表模型进行更新,在模型更新过程中,只更新那些与其他模型预测行为不同的模型。结合lookahead思想提出了一种判断模型近似行为等价的方法。与DMU算法相比,该算法能迅速有效地减少模型的数量,从而减少了计算机的存储空间和运行时间,提高了算法的效率。最后通过对多Agent老虎问题及机器维修问题实验来验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 多AGENT 决策 交互式动态影响图 行为等价 近似行为等价 前瞻
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