基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的決策算法研究
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《上海交通大學》 2009年
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的決策算法研究
Couraud Benoit
【摘要】： 智能包括在特殊情況下為了實現(xiàn)某個特定的目標,作出正確的決策、達到特定目標的能力。迄今為止,大部分的智能系統(tǒng)僅僅能夠模擬某一個特定的推理過程,而很少有系統(tǒng)能夠根據(jù)環(huán)境自動地找到找到自己的思維方式。此外,神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Network)也從來沒有在這個領域中被采用。本文介紹一個新的智能系統(tǒng),它能根據(jù)自己所在的環(huán)境自動地做出決定,以達到某種特定的目標。即在面臨需要達到某一個目標的情況下,該智能系統(tǒng)必須進行自我調(diào)整,自己找出最佳的策略。 在大多數(shù)情況下,某種特定環(huán)境的情況參數(shù)需要以非線性的方式映射到最終的決策。這種映射過程可以通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來完成。在本論文中,我們利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡來充當決策者。我們可以證明精心設計的人工神經(jīng)網(wǎng)絡能夠在復雜的環(huán)境下(例如其他智能系統(tǒng)的比賽中)具有像人一樣的行為、做出合理的決策。 本文采用了一種新的人工神經(jīng)網(wǎng)絡結構。我們將對這個新的結構進行和介紹和測試,可以證明這個人工神經(jīng)網(wǎng)絡能夠像人一樣智能地決策。本文除了采用新的類人人工神經(jīng)網(wǎng)絡結構,還引入了一種新的訓練方法。這種訓練方法能夠讓我們的類人人工神經(jīng)網(wǎng)絡不斷進化,并最終收斂到一個最佳的決策。這種新的訓練方法受啟發(fā)于人類的學習過程,包括一種新的BP(Back-Propagation)隨機無監(jiān)督強化訓練方法(Stochastic Unsupervised Reinforcement-learning Rule)。本文中,我們也通過數(shù)學方法證明了這種訓練方法的有效性。更重要的是,我們采用的這種訓練方法和許多其他的強化訓練方法不同,它能夠使用在非離散輸出的應用中,因而擁有更為廣闊的實際應用前景。 為了驗證本文引入的新的類人人工神經(jīng)網(wǎng)絡結構和新的訓練方法。我們通過計算機軟件實現(xiàn)該類人人工神經(jīng)網(wǎng)絡,并對其進行測試。測試中,我們采用框架(Framework)為真實生活中的數(shù)學模型,例如博弈理論中提供的模型,尤其是重復囚徒困境(Iterated Prisoner Dilemma)的模型。因為博弈論建立的模型常常被使用在對新的類人人工智能模型的測試,我們可以通過這些模型驗證我們類人人工神經(jīng)網(wǎng)絡與訓練方法的設計,并最終證明我們的類人人工神經(jīng)網(wǎng)絡能夠用于制作擁有智能行為的機器。通過測試,我們可以得出我們設計的類人人工神經(jīng)網(wǎng)絡能夠像人一樣做出只能的決策,從而證明了用人工神經(jīng)網(wǎng)絡根據(jù)環(huán)境進行決策的想法的正確性。
【關鍵詞】：
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：TP183
【目錄】：
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