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戰略集合と利得関数がなハイパーゲーム的状況におけるエージェントの進化的学習

机译:在没有策略和增益函数的情况下,类似于游戏的情境中的特工的进化学习

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摘要

內部モデルとは状況に対するエージェントを表す.エージェント自身が内部モデルを改善るための,有效な探るため,ハイパーゲームモデルを鶴しシミュレーションを行った.特に相互作用のある相手が持つ战略集合と利得関数をとした状況を扱う.エージェンの学習アルゴリズムに遗伝的アルゴリズム(GA)を適用し,ゲームから得られる情報をどのように適応度関数に反映さ習がなされるのかを検証した.
机译:零件模型代表了一种情境的主体,为了找到一种有效的手段来改善主体的内部模型,对超级游戏模型进行了建模和仿真,特别是交互伙伴的策略集和收益函数。将传统算法(GA)应用于代理的学习算法,并研究了从博弈中获得的信息如何在适应性函数中得到反映。

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