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智能办公环境中多Agent模糊Q学习研究
被引量：
1
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作者
王海珍
廉佐政
滕艳平
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第18期231-235,共5页
目前有关智能办公环境的研究忽视了对建筑环境的考虑,为了给工作人员提供一个节能、舒适、便捷的办公环境,研究了智能办公环境无线网络系统的学习方法,即为系统建立了多智能体(Agent)模型,基于该模型提出了改进的模糊Q学习算法,用于学...
目前有关智能办公环境的研究忽视了对建筑环境的考虑,为了给工作人员提供一个节能、舒适、便捷的办公环境,研究了智能办公环境无线网络系统的学习方法,即为系统建立了多智能体(Agent)模型,基于该模型提出了改进的模糊Q学习算法,用于学习用户的行为,以自动控制环境中执行器的动作。通过对环境温度学习的实验,比较了该算法和普通Q学习的MSE(Mean Square Error)值,实验结果表明提出的算法较优。
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关键词
智能办公环境
多智能体模型
模糊学习算法
自动控制
环境温度
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职称材料
题名
智能办公环境中多Agent模糊Q学习研究
被引量：
1
1
作者
王海珍
廉佐政
滕艳平
机构
齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院计算机系
齐齐哈尔
大学
计算
中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第18期231-235,共5页
基金
齐齐哈尔大学青年教师科研启动支持计划项目(No.2011k-M05)
文摘
目前有关智能办公环境的研究忽视了对建筑环境的考虑,为了给工作人员提供一个节能、舒适、便捷的办公环境,研究了智能办公环境无线网络系统的学习方法,即为系统建立了多智能体(Agent)模型,基于该模型提出了改进的模糊Q学习算法,用于学习用户的行为,以自动控制环境中执行器的动作。通过对环境温度学习的实验,比较了该算法和普通Q学习的MSE(Mean Square Error)值,实验结果表明提出的算法较优。
关键词
智能办公环境
多智能体模型
模糊学习算法
自动控制
环境温度
Keywords
intelligent office environment
multi-Agent model
fuzzy Q-learning algorithm
control automatically
ambient temperature
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
智能办公环境中多Agent模糊Q学习研究
王海珍
廉佐政
滕艳平
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
1
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