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基于强化学习的多移动Agent学习算法
被引量：
2
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作者
刘菲
曾广周
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第5期50-53,共4页
结合强化学习技术讨论了单移动Agent学习的过程,然后扩展到多移动Agent学习领域,提出一个多移动Agent学习算法MMAL(MultiMobileAgentLearning)。算法充分考虑了移动Agent学习的特点,使得移动Agent能够在不确定和有冲突目标的上下文中进...
结合强化学习技术讨论了单移动Agent学习的过程,然后扩展到多移动Agent学习领域,提出一个多移动Agent学习算法MMAL(MultiMobileAgentLearning)。算法充分考虑了移动Agent学习的特点,使得移动Agent能够在不确定和有冲突目标的上下文中进行决策,解决在学习过程中Agent对移动时机的选择,并且能够大大降低计算代价。目的是使Agent能在随机动态的环境中进行自主、协作的学习。最后,通过仿真试验表明这种学习算法是一种高效、快速的学习方法。
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关键词
强化
学习
移动
agent
学习
学习
算法
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职称材料
题名
基于强化学习的多移动Agent学习算法
被引量：
2
1
作者
刘菲
曾广周
机构
山东大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第5期50-53,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60473123)
文摘
结合强化学习技术讨论了单移动Agent学习的过程,然后扩展到多移动Agent学习领域,提出一个多移动Agent学习算法MMAL(MultiMobileAgentLearning)。算法充分考虑了移动Agent学习的特点,使得移动Agent能够在不确定和有冲突目标的上下文中进行决策,解决在学习过程中Agent对移动时机的选择,并且能够大大降低计算代价。目的是使Agent能在随机动态的环境中进行自主、协作的学习。最后,通过仿真试验表明这种学习算法是一种高效、快速的学习方法。
关键词
强化
学习
移动
agent
学习
学习
算法
Keywords
reinforcement learning,mobile
agent
learning,learning algorithm
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于强化学习的多移动Agent学习算法
刘菲
曾广周
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006
2
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