陈志平
- 作品数：1 被引量：2H指数：1
- 供职机构：厦门大学信息科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于KL距离的交互式动态影响图近似算法被引量：2
- 2013年
- 交互式动态影响图(interactive dynamic influence diagrams,I-DIDs)状态空间太大,候选模型的数量随时间变化而呈指数倍增长。针对其备受计算量困扰的问题,提出一种利用近似行为等价原理与区别模型更新算法(discriminative model updates,DMU)相结合的近似算法。首先给出了基于Kullback-Leibler(KL)距离模型行为等价和近似行为等价的定义,然后基于KL距离和候选模型的动作对候选模型聚类,自上而下合并策略树形成策略图,最后利用DMU算法进行求解。仿真结果表明,相对于传统的DMU算法,所提近似算法能显著降低候选模型的数量,提高I-DIDs的效率,对I-DIDs的理论及应用研究具有参考价值。
- 田乐罗键曹浪财陈志平
- 关键词：多AGENT决策交互式动态影响图行为等价
