基于Q学习的自主Agent模型

摘要：

为了实现Agent灵活、自主的运行,Agent必须具有很强的学习能力.在BDI模型基础上,引入Q学习方法调整Agent的动作策略.提出了基于Q学习的自主Agent模型,给出了模型的结构及形式化描述,分析了Agent的学习过程.以方格世界的搜索问题为例,验证了模型的正确性和有效性.

关键词： Agent 强化学习 Q学习 BDI模型

作者: 杨善林 罗贺 胡小建

作者单位: 合肥工业大学计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学计算机网络系统研究所,安徽,合肥,230009 合肥工业大学计算机网络系统研究所,安徽,合肥,230009;合肥工业大学材料科学与工程学院,安徽,合肥,230009

会议类型: 国内会议

会议名称: 2006年全国开放式分布与并行计算学术会议

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 203-205,208

在线出版日期: 2006-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）