一个多Agent学习模型

被引：2

作者：

苏中滨

董红斌

机构：

[1] 东北农业大学计算机科学系

[2] 哈尔滨师范大学计算机科学系

来源：

计算机应用与软件 | 2004年 / 04期

基金：

黑龙江省自然科学基金;

关键词：

Agent; 遗传算法; 任务分解; 任务分配; 学习模式;

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：

多Agent学习问题近年来引起人工智能领域的广泛注意 ,本文给出了一个基于遗传算法的多Agent学习模式 ,学习过程分为四个部分 :任务的分解、子任务的分配、多个子任务并行求解和解答的集成。其中遗传算法主要应用在子任务的分配和多个子任务并行求解中。

引用

页码：14 / 15+122 +122

页数：3

共 5 条

[1] 多Agent信念逻辑及其在概率意义下的推广 [J].

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[2] 一种基于Agent团队的强化学习模型与应用研究 [J].

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计算机研究与发展, 2000, (09) :1087-1093

[3] 一个多Agent系统模型 [J].

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[4] 移动Agent技术研究 [J].

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