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多Agent系统的偏好学习模型构建 被引量:1

The Construction of Preference Learning Model Based on Multi-Agent System
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摘要 Agent技术特别是多Agent系统MAS(Mutil-Agent System)为解决人工智能等领域复杂问题提供了一个新途径.以MAS等理论为指导,结合Agent强化学习的基本原理,提出一种基于多Agent系统的偏好学习模型.该模型可以应用于针对用户偏好的互联网搜索中,对提高信息检索的查准率有一定帮助. Agent technology, especially MAS (Mutil-Agent System) provides a new method that can greatly resolve the complex problems in fields such as artificial intelligence. Preference learning model based on MAS is proposed with MAS and other theories as the guide, combined with principle of the Agent reinforcement learning. The model can be applied to the users for preference internet search and can be helpful for improving the check-rate of the information search.
作者 王浩
出处 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 2008年第3期79-83,共5页 Journal of Zhengzhou University:Natural Science Edition
关键词 多AGENT系统 强化学习 偏好学习 搜索引擎 MAS reinforcement learning preference learning search engine
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参考文献10

二级参考文献13

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共引文献36

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引证文献1

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