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多智能体系统在进行协作或竞争时,会面临联合信息空间扩大、智能体间信息提取效率降低的问题.对此,采用增加过滤机制来筛选信息的......
本论文依据真实物理环境中数据稀缺且难以获得的问题,设计通过仿真训练环境推演获得对抗数据,利用仿真训练数据对算法模型进行训练......
为了更好地解决一类通讯受限环境中多智能体任务协作规划问题,提出了基于MAXQ-OP的多智能体在线规划方法,并在Robo Cup仿真2D足球......
在分析与研究对抗性多机器人系统决策问题的基础上,提出了一种基于可传递置信模型的多智能体决策融合方法;构建了决策融合体系架构......
建立一种基于情绪的Nash-Q决策模型，它由认知层和情绪层组成。认知层模型由Nash-Q算法实现，情绪层建立在情绪记忆和评价理论之上，由高......
