【摘 要】
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为了表示部分可观察马尔可夫环境下,多Agent决策中各Agent之间的动态结构关系,对影响图(Ids)在结构和时间上进行扩展,形成一种能够对其它Agent建模的决策模型:交互式动态影响
【机 构】
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厦门大学信息科学与技术学院, 厦门 361005
【出 处】
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第七届全国计算机支持的协同工作学术会议暨第五届全国智能信息网络学术会议
论文部分内容阅读
为了表示部分可观察马尔可夫环境下,多Agent决策中各Agent之间的动态结构关系,对影响图(Ids)在结构和时间上进行扩展,形成一种能够对其它Agent建模的决策模型:交互式动态影响图(I-DIDs).I-DIDs是不确定环境下多Agent进行序贯决策的图模型.该模型的解是在对其Agent行为概率分布的预测下提供给该Agent的最优决策,因此更能有效解决多Agent的决策问题.但I-DIDs状态空间太大,Agents候选模型空间随着时间片的增加成指数级增长,使计算变得复杂.因此提出一种基于行为等价的最小化模型集合的方法,通过限制模型增长来缓解模型空间不断扩大的趋势,以达到简化计算的目的.最后,在模型实例上的仿真实验结果显示了该算法的有效性。
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