基于进化HMM模型的动态Agent系统建模方法

• 作者: 唐健 孙增圻 朱纪红
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 隐式Markov模型 进化算法 智能体建模
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 189-192
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3646字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0920.2006.02.015

摘要

提出一种基于隐式Markov模型(HMM)的进化建模方法.使用进化算法随机搜索HMM的模型空间,自动选择HMM的结构和参数,完成对动态智能体系统行为的建模,学习智能体对周围环境的分割和反映方式.实验结果表明,该方法可以很好地搜索HMM的模型空间,并且避免了人工确定HMM模型结构的困难和手工设计模型所需的多次反复.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙增圻	清华大学计算机科学与技术系	94	2764	28.0	51.0
2	唐健	清华大学计算机科学与技术系	2	20	2.0	2.0
3	朱纪红	清华大学智能技术与系统国家重点实验室	1	3	1.0	1.0