田乐, 曹浪财
TIAN Le,CAO Lang-cai
摘要:
区别模型更新(discriminative model update,DMU)是一种常用的求解交互式动态影响图(interactive dynamic influence diagrams, I-DIDs)问题的算法。结合lookahead思想提出了一种判断模型近似行为等价的改进DMU方法。所提方法首先将满足近似行为等价的模型聚类形成代表模型集合,然后自上而下对代表模型进行更新,在模型更新过程中,只更新那些与其他模型预测行为不同的模型。结合lookahead思想提出了一种判断模型近似行为等价的方法。与DMU算法相比,该算法能迅速有效地减少模型的数量,从而减少了计算机的存储空间和运行时间,提高了算法的效率。最后通过对多Agent老虎问题及机器维修问题实验来验证所提方法的有效性。