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| 多任务联盟形成中的Agent行为策略研究 | |
| 作者姓名： | 蒋建国 苏兆品 张国富 夏娜 |
| 作者单位： | 合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;安全关键工业测控技术教育部工程研究中心,安徽,合肥,230009 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金,高等学校博士学科点专项科研项目,安徽省自然科学基金 |
| 摘 要： | Agent联盟是多Agent系统中一种重要的合作方式,联盟形成是其研究的关键问题.本文提出一种串行多任务联盟形成中的Agent行为策略,首先论证了Agent合作求解多任务的过程是一个Markov决策过程,然后基于Q-学习求解单个Agent的最优行为策略.实例表明该策略在面向多任务的领域中可以快速、有效地串行形成多个任务求解联盟. |
| 关 键 词： | 串行多任务 联盟 Agent行为策略 Q-学习 |
| 收稿时间： | 2007-03-23 |
| 修稿时间： | 2007-12-25 |
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