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一种基于影响图学习其他Agent模型方法
被引量：
2
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作者
张润梅
王浩
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2005年第4期577-579,共3页
为了实现动态环境中Agents之间的有效协作,Agent必须能够识别其他Agent的模型。用影响图作为Agent模型表示工具,给定Agent的一个初始模型和它的历史行为,在能力、优先和信念学习的基础上来构建新的模型。学习的方法是用其他Agent的历史...
为了实现动态环境中Agents之间的有效协作,Agent必须能够识别其他Agent的模型。用影响图作为Agent模型表示工具,给定Agent的一个初始模型和它的历史行为,在能力、优先和信念学习的基础上来构建新的模型。学习的方法是用其他Agent的历史行为作为训练集,利用神经网络学习技术来修改效用函数。
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关键词
影响图
多智能体系统
能力
学习
优先学习
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职称材料
题名
一种基于影响图学习其他Agent模型方法
被引量：
2
1
作者
张润梅
王浩
机构
安徽建筑工业学院计算机与信息工程系
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2005年第4期577-579,共3页
基金
安徽省自然科学基金资助项目(03042305)
文摘
为了实现动态环境中Agents之间的有效协作,Agent必须能够识别其他Agent的模型。用影响图作为Agent模型表示工具,给定Agent的一个初始模型和它的历史行为,在能力、优先和信念学习的基础上来构建新的模型。学习的方法是用其他Agent的历史行为作为训练集,利用神经网络学习技术来修改效用函数。
关键词
影响图
多智能体系统
能力
学习
优先学习
Keywords
influence diagrams
multi-agent system（MAS）
capability learning
preference learning
分类号
TP273.22 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于影响图学习其他Agent模型方法
张润梅
王浩
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2005
2
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