ECAI 2016论文精选 | 自适应学习网络化多代理系统中的社会规范高效出现——人工智能居然也会互相学习 | AI科技评论

应用场景导读：多代理系统是一个崭新的研究领域。它在短时间内显示出的理论和实际应用价值引起多方面的高度重视。其理论价值包括重新认识智能等基本问题，其实际应用价值包括开创基于代理的系统、人的助手、使用国际互联网获取和推销信息等。其广泛的应用领域包括太空服务、区域监测、机器人合作、工业控制、商业和经济等。

标题：自适应学习网络化多代理系统中的社会规范高效出现

摘要：本文探讨了如何利用网络化多代理系统代理的自适应学习行为来加强规范。一般学习框架，其中代理可以通过他们各自学习经验进行社会学习，动态地调整自己的学习行为。本文提出的框架在各种不同情况下进行了广泛验证，利用了广泛的评价标准综合评估了效率、效果和效力。实验结果表明，自适应学习框架能可靠且高效地在众多代理中产生稳定规范。

关键词：规范；学习；多代理系统

第一作者简介：

Chao Yu

大连理工大学计算机科学与技术学院

via PRICAI 2016

论文原文件下载

雷锋网(公众号：雷锋网)按: 本文由雷锋网独家编译，未经许可禁止转载！

雷锋网原创文章，未经授权禁止转载。详情见转载须知。

原创文章，作者：ItWorker，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/60792.html