基于动态贝叶斯网络的多Agent交互的模型表示

摘要：

动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks,DBNs)是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具.该文哪将Agents技术和DBNs相结合来对两个以上的人的行为进行建模.提出一种分解和合并的方法来解决两个以上的Agents构成的DBNs的模型表示在计算上的难以处理性,同时还提高了模型的表示能力,且能表示变量之间互为因果的关系.

关键词：动态贝叶斯网络、多Agent系统、隐含马尔可夫模型、影响图

所属期刊栏目：29

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金69985004;安徽省教育厅科研项目2000jll68zd

在线出版日期：2003-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：57-59