论文摘要
多阶段群体决策问题是一类典型的动态群体决策问题,主要针对离散的确定状态下的最优群体决策问题求解.但由于现实环境面临的大部分是不确定状态空间,甚至是未知环境空间（例如状态转移概率矩阵完全未知）,为了寻求具有较高共识度的多阶段群体最优策略,决策者需要通过对环境的动态交互来获得进一步的信息.针对该问题,利用强化学习技术,提出一种求解多阶段群体决策的最优决策算法,以解决在不确定状态空间下的多阶段群体决策问题.结合强化学习中的Q-学习算法,建立多阶段群体决策Q-学习基本算法模型,并改进该算法的迭代过程,从中学习得到群体最优策略.同时证明基于Q-学习得到的多阶段群体最优策略也是群体共识度最高的策略.最后,通过一个计算实例说明算法的合理性及可行性.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张峰,刘凌云,郭欣欣
关键词: 群体决策,多阶段群体决策,强化学习,学习,群体共识,不确定性
来源: 控制与决策 2019年09期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,自动化技术
单位: 河北大学数学与信息科学学院,河北省机器学习与计算智能重点实验室
基金: 国家自然科学基金项目(61672205),河北省自然科学面上基金项目(F2017201020,F2018201115),河北省教育厅青年基金项目(QN2015026,QN2017019)
分类号: TP18;O225
DOI: 10.13195/j.kzyjc.2018.0082
页码: 1917-1922
总页数: 6
文件大小: 266K
下载量: 315
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