【摘 要】
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建立一种基于情绪的Nash-Q决策模型，它由认知层和情绪层组成。认知层模型由Nash-Q算法实现，情绪层建立在情绪记忆和评价理论之上，由高兴、伤心、恐惧、厌烦组成情绪空间，建立相应
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,台州职业技术学院机电工程学院,台州学院物理与电子工程学院
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建立一种基于情绪的Nash-Q决策模型，它由认知层和情绪层组成。认知层模型由Nash-Q算法实现，情绪层建立在情绪记忆和评价理论之上，由高兴、伤心、恐惧、厌烦组成情绪空间，建立相应刺激与情绪映射模型、情绪与行为动作映射模型、每种情绪下的动作信任度评价模型。将文中模型应用到两智能体网格决策实验中，结果表明情绪层的引入可加快收敛速度，同时能有效防止陷入局部最优，更好兼顾在线学习的“保守”和“探索”平衡。
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