AODE中基于强化学习的Agent协商模型

被引：12

作者：

王立春

高阳

陈世福

机构：

[1] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学计算机科学与技术系!南京

来源：

南京大学学报(自然科学版) | 2001年 / 02期

关键词：

多Agent系统; 协商; 强化学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

AODE是我们研制的一个面向Agent的智能系统开发环境 .AODE中基于强化学习的Agent协商模型采用Markov决策过程和连续决策过程分别描述系统状态变化和特定系统状态的Agent协商过程 ,并将强化学习技术应用于Agent协商过程 .该协商模型能够描述动态环境下的多Agent协商 ,模型中所有Agent都采用元对策Q 学习算法时 ,系统能获得动态协商环境下的最优协商解 .

引用

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