基于单Agent的Bayesian学习过程的多Agent系统学习模型研究

摘要：

首先建立了基于个体学习过程就是"个体在信号的基础上调整预期的过程"的结论的基础之上的单Agent的Bayesian意义上的学习模型.然后在此基础上,对MAS的学习过程进行了研究,分析了系统学习的收敛性;并建立了简化的MAS学习模型,以及相关的学习算法,然后通过系统仿真分析了影响MAS系统学习过程的因素,且证明了单个个体和MAS的学习过程是一个Pareto的过程.

关键词：Bayesian学习、MAS、系统仿真、Pareto

所属期刊栏目：30

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2007-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：83-86