【摘 要】
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提出一种多智能体学习算法．用影响图作为agent表示工具，给定agent的一个初始模型和它的历史行为，在能力、信念和优先学习的基础上来构建新的模型．学习方法是把其它agent的历史行
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院,第二炮兵工程学院附属中学
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提出一种多智能体学习算法．用影响图作为agent表示工具，给定agent的一个初始模型和它的历史行为，在能力、信念和优先学习的基础上来构建新的模型．学习方法是把其它agent的历史行为作为训练集，利用神经网络以及决策知识和专家知识来修改影响图中各结点的连接关系．针对与agent历史行为不一致的情况，本文把它看成效用函数发生了随机偏差，通过Markov chain—Monte Carlo技术进行模拟，实现效用函数的调整．最后利用多机编队协同空战作为例子说明算法的实用性．
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