【摘 要】
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针对动态对抗的多agent系统(MAS)环境中agent行为前摄性较差的问题,提出了一种将意图跟踪和强化学习相结合的agent模型.该模型将对手信息和环境信息分开处理,在agent的BDI心
【机 构】
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北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系
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针对动态对抗的多agent系统(MAS)环境中agent行为前摄性较差的问题,提出了一种将意图跟踪和强化学习相结合的agent模型.该模型将对手信息和环境信息分开处理,在agent的BDI心智模型中引入了Q-学习机制应对环境变化;在强化学习的基础上注重对对手和对手团队的意图跟踪,改进Tambe的意图跟踪理论,针对特定对抗环境中的对手行为建立对手模型,跟踪对手和对手团队的意图,预测对手目标,以调整自身行为.实验证明,所提出的agent模型具有更强的自主性和适应性,在动态对抗系统中具有更强的生存能力.
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