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多智能体对手建模及其真实模型的确定  
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【英文篇名】 Multi-agent opponent modeling and true model identification
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【作者】 罗键; 武鹤; 曹浪财;
【英文作者】 Luo Jian; Wu He; Cao Langcai; Department of Automation; Xiamen University;
【作者单位】 厦门大学自动化系;
【文献出处】 华中科技大学学报(自然科学版) , Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2015年 10期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 多智能体; 对手建模; 交互式动态影响图; 动态贝叶斯网络; 策略;
【英文关键词】 multi-agent; opponent modeling; interactive dynamic influence diagram; dynamic Bayesian network; strategy;
【摘要】 针对如何在竞争环境中更好地预测对手行为,并正确制定自身相应的对策进行研究.利用交互式动态影响图对环境中的对手智能体进行建模,并结合贝叶斯网络提出了一种判断对手真实模型的方法.首先,将对手智能体的候选模型保存在模型节点中并实时推理和更新对手的模型、信度和动作;然后,在每次交互中记录下观察到的对手的动作序列,以此作为训练动态贝叶斯网络的集合,得到网络参数后重新计算候选模型的权重,从而判断出对手的真实模型;最后,通过多智能体老虎问题和无人机侦查问题进行实验,并从对手候选模型的权重和我方智能体的收益值两方面验证了算法的有效性.
【英文摘要】 How to better predict the behavior of the opponent in a competitive environment,in order to make one′s own corresponding strategy correctly was studied.The opponent agents were modeled using interactive dynamic influence diagram in the environment and a method was proposed to identify the true model of the opponent based on Bayesian network.First,the candidate models of the opponent were set in the model node,and models,beliefs and actions of the opponent were inferred and updated real-timely.Then in every ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60975052,61375070); 福建省重大科技资助项目(2011H6027)
【更新日期】 2015-11-02
【分类号】 TP18
【正文快照】 智能体(agent)可以是任何物体,它具有通过传感器感知环境的能力,并可以通过致动器在环境中执行动作[1].多智能体所处的外界环境通常非常复杂,尤其是当多智能体处在一个充满竞争的环境中;因此,如何对环境中的其他智能体进行有效地建模,并根据获取的有限信息来判断对手的真实模型

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