基于神经网络的Agent个性化行为选择

• 作者: 张世永 肖正
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 智能体 行为选择 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（24）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 199-201
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3982字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.24.066

摘要

在基于效用的行为选择模型基础上对多Agent系统中个性建模问题进行研究.利用人工神经网络能够学习到人类难以理解的目标函数的特点,结合心理学中个性的五因素模型建立Agent个性神经网络,通过不同参数反映个性对效用变化的影响方式,具有更强的个性表征能力.设计梯度下降的学习算法训练Agent相应的个性神经网络.实验验证了该模型刻画Agent个性的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张世永	复旦大学计算机科学技术学院	130	2402	24.0	46.0
2	肖正	复旦大学计算机科学技术学院	6	81	4.0	6.0