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摘要:
在智能规划领域中,以往对不确定规划问题的研究主要集中于单个Agent,而对多Agent规划的研究则侧重于确定规划.针对该问题,提出基于多Agent的带权值不确定规划问题,对所求解的强规划解,设计使其所需动作权值总和近似最小的算法.根据基于模型检测的强规划分层方法,对每个Agent进行强规划分层,合并所有Agent的分层信息,并在合并的过程中得到同层状态之间的冲突表.在保证冲突最小的情况下,以最小动作权值优先的贪心方法,求出强规划解.实验结果表明,该算法能较快地求解出使所选择的动作权值总和近似最小的强规划解.
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文献信息
篇名 不确定规划中的多Agent带权值强规化算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 多Agent规划 不确定规划 强规划解 模型检测 动作权值 智能规划
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 190-195
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 5998字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.01.035
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 文中华 湘潭大学信息工程学院 37 143 7.0 10.0
2 劳佳琪 湘潭大学信息工程学院 6 7 2.0 2.0
3 伍小辉 湘潭大学信息工程学院 5 7 2.0 2.0
4 李洋 湘潭大学信息工程学院 8 11 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
多Agent规划
不确定规划
强规划解
模型检测
动作权值
智能规划
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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