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多任务联盟形成中的Agent行为策略研究

来源 :控制理论与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：esshuc

【摘 要】

：

Agent联盟是多Agent系统中一种重要的合作方式，联盟形成是其研究的关键问题．本文提出一种串行多任务联盟形成中的Agent行为策略，首先论证了Agent合作求解多任务的过程是一个Mark

【作 者】

：

蒋建国 苏兆品 张国富 夏娜 

【机 构】

：

合肥工业大学计算机与信息学院,安全关键工业测控技术教育部工程研究中心

【出 处】

：

控制理论与应用

【发表日期】

：

2008年5期

【关键词】

：

串行多任务 联盟 Agent行为策略 Q-学习 serial multi-task coalitions Agent behavior strategy Q-l 

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Agent联盟是多Agent系统中一种重要的合作方式，联盟形成是其研究的关键问题．本文提出一种串行多任务联盟形成中的Agent行为策略，首先论证了Agent合作求解多任务的过程是一个Markov决策过程，然后基于Q-学习求解单个Agent的最优行为策略．实例表明该策略在面向多任务的领域中可以快速、有效地串行形成多个任务求解联盟．

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