计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2010年
8期
120-123
,共4页
多智能体系统%经验模型%信誉模型%动态学习机制
多智能體繫統%經驗模型%信譽模型%動態學習機製
다지능체계통%경험모형%신예모형%동태학습궤제
为合理利用MAS中存在的经验和信誉两种信任评价资源,准确评价合作agent,提出了根据活动因子的学习结果动态评价MAS的学习机制.采用该机制,MAS根据活动因子的取值赋予不同信任资源以不同权值,动态计算可信度,评价合作目标,使得MAS取得的总体报酬最优.仿真结果验证了学习机制的有效性.
為閤理利用MAS中存在的經驗和信譽兩種信任評價資源,準確評價閤作agent,提齣瞭根據活動因子的學習結果動態評價MAS的學習機製.採用該機製,MAS根據活動因子的取值賦予不同信任資源以不同權值,動態計算可信度,評價閤作目標,使得MAS取得的總體報酬最優.倣真結果驗證瞭學習機製的有效性.
위합리이용MAS중존재적경험화신예량충신임평개자원,준학평개합작agent,제출료근거활동인자적학습결과동태평개MAS적학습궤제.채용해궤제,MAS근거활동인자적취치부여불동신임자원이불동권치,동태계산가신도,평개합작목표,사득MAS취득적총체보수최우.방진결과험증료학습궤제적유효성.
