【摘 要】
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本文在对Agent学习本质分析的基础上,基于动态模糊逻辑理论,建立了Agent自主学习的模型,构建了动态的Agent学习系统。主要包括如下几个方面的工作: (1) 分析了当前Agent学
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本文在对Agent学习本质分析的基础上,基于动态模糊逻辑理论,建立了Agent自主学习的模型,构建了动态的Agent学习系统。主要包括如下几个方面的工作: (1) 分析了当前Agent学习模型的研究状况,构建了动态Agent学习模型。 (2) 给出了基于动态模糊逻辑(DFL)的Agent自主学习模型。 (3) 给出了Agent学习的流程算法。 (4) 给出了该学习模型在组合数学问题求解中的应用。 通过上述工作,我们对Agent自主学习模型给出了合理的描述,为Agent学习方式的进一步探讨提供了有效的理论基础。一方面弥补了现有理论描述的不足,另一方面也为人们进一步研究Agent学习找到了新的途径。
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