基于BDI框架的多Agent动态协作模型与应用研究

• 作者: 刘新宇 洪炳镕
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 多Agent,强化学习,BDI模型,AFS神经网络,模拟退火算法 足球机器人
• 年，卷（期）: 2002,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 797-801
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4369字
• 语种: 中文

摘要

近年来,多Agent学习已经成为人工智能和机器学习研究方向发展最迅速的领域之一.将强化学习和BDI思维状态模型相结合,形成针对多Agent的动态协作模型.在此模型中,个体最优化概念失去其意义,因为每个Agent的回报,不仅取决于自身,而且取决于其它Agent的选择.模型采用AFS神经网络对输入状态空间进行压缩,提高强化学习的收敛速度.与此同时,利用模拟退火算法启发性地指明动作空间搜索方向,使其跳出局部最小点,避免迭代步数的无限增长.理论分析和在机器人足球领域的成功应用,都证明了基于BDI框架的多Agent动态协作模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪炳镕	哈尔滨工业大学计算机科学和工程系	115	2429	28.0	44.0
2	刘新宇	哈尔滨工业大学计算机科学和工程系	17	215	8.0	14.0