节点文献

基于Q学习的自主Agent模型

An Autonomous Agent Model Based on Q Learning

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 杨善林罗贺胡小建

【Author】 YANG Shan-lin, LUO He, HU Xiao-jian (School of Computer & Information, Hefei University of Technology, Hefei 230009 China) (Institute of Computer and Network Systems, Hefei University of Technology, Hefei 230009 China) (Material Department of Science and Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009 China)

【机构】 合肥工业大学计算机与信息学院合肥工业大学计算机网络系统研究所

【摘要】 为了实现Agent灵活、自主的运行,Agent必须具有很强的学习能力。在BDI模型基础上,引入Q学习方法调整Agent的动作策略。提出了基于Q学习的自主Agent模型,给出了模型的结构及形式化描述,分析了Agent 的学习过程。以方格世界的搜索问题为例,验证了模型的正确性和有效性。

【Abstract】 Agent is characterized by autonomy, reactivity, sociality, and activity. As an autonomous individual, agent has the ability to control self-behaviors and self-status through learning from the environment. Q-Learning has been introduced to the traditional model of BDI, and the paper suggests an autonomous agent model based on Q-Learning, describes the structure and formalized description of the suggested model, analyzes the processing of Q-Learning in the model. Through the experiment of searching in the grid world, it indicates the validity of the suggested model and the learning ability of the agent.

【关键词】 Agent强化学习Q学习BDI模型
【Key words】 AgentReinforcement learningQ-LearningBDI model
【基金】 国家自然科学基金(70471046);教育部博士点基金(20040359010)
  • 【会议录名称】 2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)
  • 【会议名称】2006年全国开放式分布与并行计算学术会议
  • 【会议时间】2006-10
  • 【会议地点】中国陕西西安
  • 【分类号】TP18
  • 【主办单位】中国计算机学会开放系统专业委员会
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络