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IDEAL: Interactive design environment for agent system with learning mechanism

机译:具有学习机制的代理系统的理想选择环境

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摘要

The agent-oriented computing is a technique for generating the agent who operates autonomously according to the behavior knowledge. Moreover, agent can have the characteristic called “Learning” skill. More efficient operation of agents can be expected by realizing “Learning” skill. In this research, our aim is to support agent designer who designs and develops the intelligent agent system equipped with “Learning” skill. We propose interactive design environment for agent system with learning mechanism using repository-based agent framework called DASH framework. Proposed framework enables agent designer to design and implement the learning agents without highly expertise, therefore we can reduce the designer's burden. In this paper, we explain the DASH framework, Q-learning, Profit Sharing and proposed design environment. Moreover we show the effectiveness of the proposal method through the some experiments.
机译:面向代理的计算是一种用于生成根据行为知识自主操作的代理的技术。 此外,代理人可以具有称为&#x201c的特征;学习” 技能。 通过实现&#x201c,可以预期更有效的代理操作;学习” 技能。 在本研究中,我们的目标是支持设计和开发配备&#x201c的智能代理系统的代理设计师;学习” 技能。 我们为使用基于存储库的代理程序框架提出了具有学习机制的代理系统的交互式设计环境,称为Dash框架。 提议的框架使代理设计师能够在没有高度专业知识的情况下设计和实施学习代理,因此我们可以减少设计师的负担。 在本文中,我们解释了Dash框架,Q学习,利润分享和建议的设计环境。 此外,我们通过一些实验表明了提案方法的有效性。

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