基于神经网络的Agent个性化行为选择

摘要：

在基于效用的行为选择模型基础上对多Agent系统中个性建模问题进行研究.利用人工神经网络能够学习到人类难以理解的目标函数的特点,结合心理学中个性的五因素模型建立Agent个性神经网络,通过不同参数反映个性对效用变化的影响方式,具有更强的个性表征能力.设计梯度下降的学习算法训练Agent相应的个性神经网络.实验验证了该模型刻画Agent个性的有效性.

关键词：智能体、行为选择、神经网络

所属期刊栏目：35

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2010-03-02（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：199-201