【摘 要】
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实际系统控制、调度、协作、管理等问题具有复杂和分布式的特征,这就要求各个处理单元应具备自主、自适应、智能化的特性,因此构建多智能体系统成为解决这一类问题的有效途径
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实际系统控制、调度、协作、管理等问题具有复杂和分布式的特征,这就要求各个处理单元应具备自主、自适应、智能化的特性,因此构建多智能体系统成为解决这一类问题的有效途径.但是由于未能找到有效的手段来进行多智能体之间交互的理论研究,多智能体系统本身的一些关键问题仍然没有得到很好的解决,如多智能体的协作机制问题;并且,对多智能体之间协作机制的研究,还缺乏深刻地认识,因而难于建立能够适用于大规模复杂系统的协作机制和协作协议,这就限制了多智能体技术向更复杂问题和更多领域的扩展.鉴于此,该文开展了对复杂多智能体系统内在协作机制的研究.该文以强化学习为出发点,以Markov对策论为智能体之间交互的框架,研究了在分布式环境中智能体的协作所面临的信息不完备、实时决策和模糊不确定性问题.
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