現(xiàn)實(shí)生活中很多系統(tǒng)都可以看作是多智能體系統(tǒng)（Multi-Agent System,MAS）,這些系統(tǒng)由一些能夠感知環(huán)境,并且能夠根據(jù)感知的信息對(duì)環(huán)境執(zhí)行相應(yīng)反應(yīng)的個(gè)體組成,在人工智能和計(jì)算社會(huì)領(lǐng)域這些個(gè)體被稱為智能體（Agent）�，F(xiàn)實(shí)生活中很多系統(tǒng)也可以被抽象為復(fù)雜網(wǎng)路（Complex Networks）,將系統(tǒng)中的個(gè)體抽象為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn),根據(jù)系統(tǒng)中的個(gè)體是否“連接”抽象出網(wǎng)絡(luò)中的邊。結(jié)合多智能體系統(tǒng)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究范式,產(chǎn)生了另一種對(duì)系統(tǒng)的抽象方式-網(wǎng)絡(luò)多智能體系統(tǒng)（Networked Multi-Agent Systems）,即同時(shí)考慮系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和系統(tǒng)中個(gè)體的智能性。減少系統(tǒng)中智能體間的沖突,有助于促進(jìn)系統(tǒng)協(xié)調(diào),進(jìn)而使整個(gè)系統(tǒng)更高效地工作。研究發(fā)現(xiàn)讓系統(tǒng)中的智能體采用一致性的行為是一種有效的解決系統(tǒng)的協(xié)調(diào)問(wèn)題的機(jī)制,研究學(xué)者將系統(tǒng)中智能體的一致性行為稱為公約（Convention）,而將一致性行為形成的過(guò)程稱為公約形成（Convention Emergence）。從宏觀層面上來(lái)講,有兩種機(jī)制可以促進(jìn)公約形成,其中一種是自上而下的管理機(jī)制,這種方式是通過(guò)一個(gè)中央管理者來(lái)管理... 

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 選題意義
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第2章 相關(guān)理論
    2.1 多智能體和多智能體系統(tǒng)
        2.1.1 智能體
        2.1.2 多智能體系統(tǒng)
    2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 聚集系數(shù)和模塊度
        2.2.2 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.3 小世界網(wǎng)絡(luò)
        2.2.4 無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)
    2.3 博弈論
        2.3.1 納什均衡
        2.3.2 協(xié)調(diào)博弈
        2.3.3 純協(xié)調(diào)博弈
    2.4 公約和公約形成
    2.5 Q LEARNING
    2.6 COLLECTIVE LEARNING
    2.7 WIN-STAY LOSE-PROBABILISTIC-SHIFT算法
    2.8 本章小結(jié)
第3章 WIN-STAY LOSE-LEARN算法模型
    3.1 多人同步交互模式
    3.2 公約形成存在的問(wèn)題
    3.3 WIN-STAY LOSE-LEARN算法模型
    3.4 本章小結(jié)
第4章 實(shí)驗(yàn)與分析
    4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.1.1 基本實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.1.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)
    4.2 實(shí)驗(yàn)分析
        4.2.1 γ的取值對(duì)WSLL的影響
        4.2.2 智能體的動(dòng)作空間對(duì)公約形成的影響
        4.2.3 系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)公約形成的影響
        4.2.4 系統(tǒng)的大小對(duì)公約形成的影響
    4.3 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 研究總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
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本文編號(hào)：3676329