【摘 要】
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针对目前在环境智能方面的序贯决策研究成果主要集中于不确定环境下的多智能体(Agent)交互决策问题,而未涉及到Agent在异常情景下对于该问题的解决思路,提出一种异常情景中Ag
【机 构】
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大连东软信息学院计算机与软件学院,大连海事大学网络信息中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61371090,61602075),辽宁省自然科学基金资助项目(20180550940)
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针对目前在环境智能方面的序贯决策研究成果主要集中于不确定环境下的多智能体(Agent)交互决策问题,而未涉及到Agent在异常情景下对于该问题的解决思路,提出一种异常情景中Agent交互决策机制。首先基于改进的情景本体对情景中Agent所观察的实体进行“时—空”状态的获取和计算;其次,结合元认知环结构的语义推理算法对异常情景进行检测和评估,并反馈于Agent,最终做出符合当前情景下用户需求的动作或反应。经过在智能家居环境中的实验验证,在原有几种具有代表性的机器学习处理方法基础上,所提方法在其决策精确性上平
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