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AODE中基于强化学习的Agent协商模型
引用本文:王立春,高阳等. AODE中基于强化学习的Agent协商模型[J]. 南京大学学报(自然科学版), 2001, 37(2): 135-141
作者姓名:王立春  高阳等
作者单位:[1]南京大学计算机软件新技术国家重点实室南京大学计算科 [2]南京大学计算机软件新技术国家
基金项目:国家自然科学基金! ( 6990 50 0 1 ),高等学校博士点基金! ( 970 2 84 2 8)
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Agnet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。

关 键 词:多Agnet系统 强化学习 Agent协商模型 AODE 智能系统开发环境 协商策略

Reinforcement Learning Based Negotiation Model in AODE
Wang Lichun,Gao Yang,Chen Shifu. Reinforcement Learning Based Negotiation Model in AODE[J]. Journal of Nanjing University: Nat Sci Ed, 2001, 37(2): 135-141
Authors:Wang Lichun  Gao Yang  Chen Shifu
Abstract:
Keywords:multi agent system   negotiation   reinforcement learning
本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录!
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