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上传时间: 2021-02-14
详细说明:WumpusWorld-独立研究项目
项目名称:探索NEAT多代理商Wumpus世界的发展
作者:Truong Nguyen Huy
在伊利诺伊大学芝加哥分校
这项研究基于Michael Genesereth提出的Wumpus World人工智能概念,James P. Biagioni教授在CS 511中用Java设计的Wumpuslite模型– UIC的AI II,以及增强拓扑的NeuroEvolution(NEAT-Ken Stanley提出)算法。 在Piotr Gmytrasiewicz教授的指导下,我通过为Wumpus提供基线代理范例,将Multiagent的因素添加到模型的环境仿真中。
Wumpus世界背景与研究期望:
人工代理的效用是在保持最高可能得分的同时达到金牌,从而最大化其绩效指标,这是基于奖励/罚金系统计算的。 Wumpus代理的用途是在维持其最高可能得分的同时,
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