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Agent
- Agent技术比较好的PPT文档，对智能Agent，移动Agent，多Agent协作等进行了分析和讲解。
Agent
- 多Agent系统的英文课件，对于学习Ａgent有很大帮助，值得一看。
zeus-2-0-e
- 人工智能中Agent开发包。多 Agent 系统是处理自治 Agent 之间知识层的协作问题，然而，目前，由于建立多 Agent 系统固有的困难，这一愿望还没实现，因此， Agent 开发者就渴望能建立分散的多 Agent 系统开发方法论和工具包，这种思想带来了 ZEUS Agent Building Toolkit 的问世。通过 Agent 级的组成部分的一个库的支持，以及 Agent 建立过程的环境支持，这个工具包便于快速开发出协作的多 Agent 应用。 ZEUS 工具包是建立 Agent
AgentPersonMachineInteract
- 人机对话系统一直是人工智能领域内的研究热点，随着语音技术的日渐成熟，对话管理逐渐被认为是对话系统的关键问题，是整个系统的核心功能体现。由于种种限制，目前的人机对话系统大多是面向单个任务领域内的对话，而且只能在单机上运行，很少考虑对话过程涉及的多主题、主题切换、主题间的信息共享，以及对系统的复杂功能进行任务分解，使分解后的各个功能模块能运行在不同终端上通过通信合作实现更加强大的功能，使得系统易于扩展。 Agent技术是解决这些问题的最好方法，利用Agent技术可以很容易地实现任务的分解，多Ag
MultiAgentSystems
- 第13讲 智能Agent及多Agent系统 Chapter 13 Intelligent Agent & Multi-Agent Systems 徐从富 浙江大学人工智能研究所 -Article 13 stresses Intelligent Agent and Multi-Agent System Chapter 13 Intelligent Agent
administratorsguide-JADE
- JADE开发平台指南，开发多AGENT系统-JADE development platform guide the development of multi-AGENT system
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- 一个基于JADE的多AGENT问题，大家额可以-JADE-based multi-AGENT problem, the amount we can
agent
- vc++实现的多智能体算法。可用于图像处理-vc++ implementation of multi-agent algorithm. Can be used for image processing
Multi-AgentTechnologyinPowerSystem
- 多Agent技术在电力系统中的应用研究 多Agent技术在电力系统中的应用研究-Multi-Agent Technology in Power System Agent technology in many power system studies many Agent Technology in Electric Power System
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- 多AGENT粒子群算法，利用VC++实现-Multi-particle swarm optimization AGENT
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- 多agent系统平台搭建和多agent系统的开发-Developing Multi-Agent Systems with JADE
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- 多AGENT的学习理论，外文的，有点意思-Multi-agent Learning for Engineers
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- 利用聚类分析法改进的多Agent协作强化学习方法-Using cluster analysis to improve collaborative multi-Agent Reinforcement Learning Method
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- 网络中心战的仿真多Agent理论实现Network Centric Warfare Agent Theory to Multi Air Combat Simulation-Network Centric Warfare Agent Theory to Multi Air Combat Simulation
Taxi-route--based-on-multi-agent
- 基于多Agent的机场场面最优滑行路径算法-Taxi route optimization algorithm of airport surface based on multi agent
Analysis-Based-on-Multi-Agent-Search
- 为解决传统搜索引擎个性化的局限性问题，在研究用户感兴趣搜索引擎现状基础上，通过多Agent较全面记录、分析用户搜索的行为，提出了一种新的综合用户搜索行为，构建用户感兴趣搜索引擎研究框架—— 基于多Agent搜索行为分析的用户兴趣模型。研究结果表明，依据用户搜索行为构建用户兴趣模型，使搜索引擎返回结果更贴近用户需求。满足用户个性化服务，提高了信息搜索的查全率和查准率。-In order to solve the limitations of search engine personalizat
多Agent自组织系统算法实现
- 多Agent自组织系统算法实现用于解决Prey-Predator问题-Multi-Agent self-organizing system algorithm for solving the problem of Prey-Predator
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- 多智能体设置在机器学习中的重要性日益突出。超过了最近的大量关于深度的工作多agent强化学习，层次强化学习，生成对抗网络和分散优化都可以看作是这种设置的实例。然而，多学习代理人的存在这些设置使得培训问题的非平稳常常导致不稳定的训练或不想要的最终结果。我们提出学习与对手的学习意识（萝拉），一种方法，原因的预期。其他代理的学习。罗拉学习规则包括一个额外的术语，解释了在预期的参数更新的代理政策其他药物。我们发现，利用似然比策略梯度更新的方法，可以有效地计算萝拉更新规则，使该方法适合于无模型强化学习。这
多智能体仿真
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