[发明专利]一种在CPSS下基于ACP理论的群体演化方法在审
申请号: | 201811168438.5 | 申请日: | 2018-10-08 |
公开(公告)号: | CN109408911A | 公开(公告)日: | 2019-03-01 |
发明(设计)人: | 胡敏;赖礼城;黄宏程 | 申请(专利权)人: | 重庆邮电大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50;G06Q50/26;G06Q50/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 400065*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | 本发明涉及一种在CPSS下基于ACP理论的群体演化方法,属于社会计算与通信信息技术领域。本发明所提技术方案包括如下步骤:首先对社交网络中的节点关系进行相关定义并量化出社会关系三个主要影响因素,包括个体间的亲密度、信任度以及个体坚持度,得到个体的从众程度。其次,建立群体演化博弈的模型,包括个体间博弈过程和个体博弈后内部的行为更新规则。最后,引入Q强化学习算法,指导智能体不断学习更新策略。本发明为研究未来智能环境中群体的疏散规律提供了一种可实现的动态模型研究方法。 | ||
搜索关键词: | 博弈 群体 强化学习算法 通信信息技术 动态模型 更新策略 更新规则 节点关系 社交网络 影响因素 智能环境 信任度 智能体 疏散 量化 研究 引入 学习 | ||
【主权项】:
1.一种在CPSS下基于ACP理论的群体演化方法,其要点在于:在信息物理社会系统融合的复杂系统下,基于ACP方法实现了对复杂系统的管理与控制,利用智能体的人工社会建模方法解决了对人建模困难的问题,基于此应用于人群疏散规律的研究,考虑到人员社会关系对疏散过程中心理的影响,建立群体演化的博弈分析模型分析个体间的状态更新行为,最后引入Q强化学习算法指导智能体不断学习更新,指导智能体的作出决策。该机制具体包括以下步骤:S1)对社交网络中的节点关系进行相关定义;S2)量化出社会关系三个主要影响因素,包括个体间的亲密度、信任度以及个体坚持度,得到个体的从众程度;S3)建立群体演化博弈的模型,包括个体间博弈过程和个体博弈后内部的行为更新规则;S4)引入Q强化学习算法指导智能体不断学习更新,指导智能体作出决策。
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