沈乐
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：国防科学技术大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于强化学习的自适应多Agent系统的构造被引量：2
- 2011年
- 自适应系统所处的环境往往是不确定的,其变化事先难以预测,如何支持这种环境下复杂自适应系统的开发已经成为软件工程领域面临的一项重要挑战。强化学习是机器学习领域中的一个重要分支,强化学习系统能够通过不断试错的方式,学习环境状态到可执行动作的最优对应策略。本文针对自适应系统环境不确定的问题,将Agent技术与强化学习技术相结合,提出复杂自适应系统开发的核心运行机制和构造技术,从而使得所开发的自适应系统具备在不确定环境下适应环境变化的能力。论文通过案例分析阐述了如何基于学习机制来进行自适应多Agent系统的开发,验证了该机制和方法的有效性。
- 沈乐毛新军董孟高
- 关键词：自适应系统
- 基于强化学习的自适应技术研究
- 自适应系统驻留在环境中,能根据外部环境和内部状态的变化调整自身的结构和行为,从而提高系统的灵活性、健壮性和友好性等,更好地满足系统的设计目标。近年来,随着越来越多的应用部署在互联网环境上,自适应系统在诸多企业计算、工业控...
- 沈乐
- 关键词：自适应系统AGENT
