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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
1
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。
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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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职称材料
基于lookahead的交互式动态影响图的DMU改进算法
2
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。
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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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职称材料
题名
基于KL距离的交互式动态影响图近似算法
被引量：
2
1
作者
田乐
罗键
曹浪财
陈志平
机构
厦门大学信息科学与技术学院
出处
《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
基金
国家自然科学基金(60975052)资助课题
文摘
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。
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
Keywords
multi-Agent decisionl interactive dynamic influence diagram（I-DID）
behavioral equivalence approximate behavioral equivalencel Kullback-Leibler （KL） distance
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于lookahead的交互式动态影响图的DMU改进算法
2
作者
田乐
曹浪财
机构
厦门大学信息科学与技术学院自动化系
出处
《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
基金
国家自然科学基金(61375070)资助课题
文摘
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。
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
Keywords
multi-agent decision
interactive dynamic influence diagrams （I-DIDs）
behavioral equivalence
approximate behavioral equivalence
lookahead
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
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作者
出处
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被引量
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1
基于KL距离的交互式动态影响图近似算法
田乐
罗键
曹浪财
陈志平
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2013
2
在线阅读
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职称材料
2
基于lookahead的交互式动态影响图的DMU改进算法
田乐
曹浪财
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2014
0
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