基于随机对策的团队CGA学习

• 作者: 牛丽平 郑延斌
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 团队CGA 学习 对策 平衡 偏好
• 年，卷（期）: 2009,（23）
• 所属期刊栏目: 研究、探讨
• 页码范围: 52-54,103
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2660字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.23.015

摘要

分布式虚拟环境中,个体CGA通过学习来适应环境和团队中其他CGA,从而增强团队求解问题的能力,提高团队的适应性和鲁棒性.当基于随机对策的团队CGA学习出现多个平衡解时,必须解决平衡的选择问题.提出了一种团队CGA学习方法TCCLA,该方法把团队CGA的学习分为两个层次:管理成员的学习和非管理成员的学习,团队中所有成员根据偏好选择最优行为,非管理成员在管理成员的引导下学习到最优平衡,解决了平衡的选择问题,改进了IPL算法,实验表明TCCLA算法的高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑延斌	河南师范大学计算机与信息技术学院	64	460	11.0	18.0
2	牛丽平	河南师范大学计算机与信息技术学院	10	39	4.0	6.0