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经典连续U-树算法使用分布检验来确定抽象状态的最佳分裂点,但选取合适的置信阈值非常困难.提出一种基于最优的最佳分裂点选取方法,该方法将抽象状态的最佳分裂点选取问题转化为一个最优问题,从而规避了置信阈值大小难以确定的问题,并从理论上减少了连续U-树算法的时间复杂度.通过消解协商僵局的学习任务实验验证了它的有效性,表明了算法的性能得到增强.