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随着应用中POMDP问题的规模不断扩大,基于最优策略可达区域的启发式方法成为了目前的研究热点.然而目前已有的算法虽然保证了全局最优,但选择最优动作还不够精确,影响了算法的效率.本文提出一种基于最优策略概率的值迭代方法PBVIOP.该方法在深度优先的启发式探索中,根据各个动作值函数在其上界和下界之间的分布,用蒙特卡罗法计算动作最优的概率,选择概率最大的动作作为最优探索策略.在4个基准问题上的实验结果表明PBVIOP算法能够收敛到全局最优解,并明显提高了收敛效率. 相似文献
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多Agent系统中,Agent间通过形成联盟达到提高任务求解能力,获取更多收益的目的。主要关注联盟模型的改进和联盟形成阶段的改进,基于ARG(agent,role,group)元模型和学习机制提出了一种采用角色和学习机制的新联盟模型CLAR(coalition model based on learnin gagent and role);在采用合同网协议的CLAR联盟模型中提出了两阶段联盟形成机制;通过捕食者问题实验验证了角色和学习机制的作用,以及两阶段联盟形成机制在减少通讯代价上的作用。 相似文献
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本文利用人工智能、图像处理和识别、软件工程和刺绣自动化技术设计并实现了一个智能电脑刺绣CAD系统。该系统克服了目前系统的编针自动化及智能化程序低等问题,解决了电脑刺绣CAD系统的智能化自动编针的关键技术等。本文重点介绍了系统的软件结构和智能绣法推理的实现技术,通过系统刺绣的试用结果表明,该系统所采用的技术效果良好。 相似文献
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用于社团发现的Girvan-Newman改进算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了克服Girvan-Newman算法运行效率的不足,提出了一个基于modularity极值近似的社团发现算法MEA。该算法采用modularity增量作为社团结构的度量,使用贪心策略获得最优社团分划的近似解。通过理论分析,并在实际的数据集上进行实验验证,结果表明MEA算法是快速、有效的。 相似文献
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结合基于图的关联规则挖掘和双向搜索的策略,产生最大频繁项集,从而提出基于图的最大频繁项集(graph based maximum frequen tset,GBMFS)生成算法。运用此算法,结合社会网络的动态特征,发现社会网络中所存在的团伙的核心成员。最后,在实际系统中对相关的算法进行了验证。 相似文献
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同质团队学习是实现多Agent协作的一种方法。但是,传统方法仅在系统运行的前后对目标Agent进行修改,系统运行过程没有直接对Agent的改进做出贡献。本文利用合作策略,在学习分类器系统XCS的基础上提出了一种同质团队学习模型,弥补了传统方法的上述不足。文中还在模型的基础上实验分析了相关因素,如规则积累、通信以及发现新规则等对多Agent协作效率的影响。 相似文献
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基于智能化刺绣CAD系统向网络化和规模化方向发展的趋势,本文设计并实现了一个面向刺绣CAD的工作流框架,在该框架结构下,刺绣任务的各个执行环节被分解为粒度不同的、独立的节点任务,用户根据实际的工作环境定义这些节点任务的执行序列,工作流引擎根据用户定义控制任务的执行。本文主要介绍了面向刺绣CAD系统的工作流结构框架和其中的关键技术,包括过程定义、通信和调度。文中给出了一个基于该框架的系统实例,实际应用表明该框架是可行和有效的。 相似文献