一种自我策略迭代吸收的GFT智能决策模型自搏训练方法

摘要

本发明提供一种自我策略迭代吸收的GFT智能决策模型自搏训练方法，如下步骤：从自搏训练的第N代开始，对前N代的GFT算法模型的策略对抗能力进行排序；挑选出最好的n个GFT算法模型，进行组合，保证n个权值的总和为1，形成第N代的组合GFT；选用启发式优化方法，在策略对抗中对n个总和为1的GFT的权值进行优化，得到优化后的n个权值；对n个权值进行排序，删除其中权值较小的m个GFT，mn；从自搏训练的第N+k代生成的GFT算法模型中选出能力排名靠前的m个GFT，补充到组合GFT中，形成新的组合GFT。本发明所提供的方法，可以实现算法模型的决策能力的螺旋式上升。