一种基于DFS的Agent在线学习模型研究

• 作者: 钱旭培
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 动态模糊集 强化学习 学习模型
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 页码范围: 5-7,20
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4488字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2006.11.002

摘要

Agent的学习理论是目前研究的热点问题.本文基于动态模糊集(DFS),抓住Agent心智特性,提出了一种Agent学习模型,构建出该模型下的Agent混合结构并给出了该模型的工作机制,最后借助动态模糊集(DFS)和强化学习技术实现了模型中的策略构造函数,使Agent具有自适应动态环境的能力和在线学习能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱旭培	苏州大学计算机科学与技术学院	7	26	3.0	5.0