發(fā)布時(shí)間：2018-07-25 10:07

【摘要】：提出了基于自組織映射(self organizing map,SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自組織算法,把任務(wù)分配融入網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中.通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)獲勝函數(shù)值在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練(任務(wù)分配)中的決定作用,并結(jié)合算法自身任務(wù)分配的實(shí)時(shí)性,由各情感機(jī)器人根據(jù)情感等因素提供競(jìng)爭(zhēng)獲勝函數(shù)值,并對(duì)值進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)整.這樣使情感直接有效地參與任務(wù)分配決策,優(yōu)化了算法性能.最后,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文所提出算法的有效性,特別是隨著情感機(jī)器人團(tuán)隊(duì)規(guī)模擴(kuò)大,追捕時(shí)間會(huì)比現(xiàn)有算法縮短一半以上.
[Abstract]:A self-organizing algorithm based on self-organizing mapping (self organizing mapSOM) neural network is proposed to integrate task assignment into the network training process. Through the decisive role of competitive winning function value in network training (task assignment), and combining the real-time task assignment of the algorithm itself, each emotional robot provides the competitive winning function value according to emotion and other factors. And the value of reinforcement learning adjustment. In this way, emotion can participate in the task assignment decision directly and effectively, and optimize the performance of the algorithm. Finally, the effectiveness of the proposed algorithm is verified by simulation experiments. Especially, with the expansion of the team size of the emotional robot, the hunting time will be reduced by more than half of the existing algorithms.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;
【基金】：安徽省自然科學(xué)基金(1708085MF146) 四川省科技攻關(guān)項(xiàng)目(2016GZ0389) 教育部創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(IRT17R32)
【分類號(hào)】：TP242

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本文編號(hào)：2143470