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基于进化HMM 模型的动态Agent 系统建模方法
隐式Markov模型
进化算法
智能体建模
2007/8/27
Abstract提出一种基于隐式Markov模型(HMM) 的进化建模方法.使用进化算法随机搜索HMM的模型空间, 自动选择HMM 的结构和参数, 完成对动态智能体系统行为的建模, 学习智能体对周围环境的分割和反映方式. 实验结表明, 该方法可以很好地搜索HMM的模型空间, 并且避免了人工确定HMM 模型结构的困难和手工设计模型所需的多次反复.
随机博弈框架下的多agent 强化学习方法综述
多agent 系统
随机博弈
强化学习
2007/8/27
Abstract多agent 学习是在随机博弈的框架下, 研究多个智能体间通过自学习掌握交互技巧的问题。单agent 强化学习方法研究的成功,对策论本身牢固的数学基础以及在复杂任务环境中广阔的应用前景F 使得多agent 强化学习成为目前机器学习研究领域的一个重要课题.首先介绍了多agent 系统随机博弈中基本概念的形式定义;然后介绍了随机博弈和重复博弈中学习算法的研究以及其他相关工作;最后结合近...