检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]河南师范大学计算机与信息工程学院,河南新乡453007
出 处:《计算机应用》2013年第3期793-795,共3页journal of Computer Applications
基 金:河南省重点科技攻关项目(102102210179;102102210176;122102210086);河南省教育厅自然科学研究计划项目(2011B520022;2011A520026;2010A520027)
摘 要:针对带有时间约束的、可以动态加入到环境中的复杂任务,建立了一种基于对策论的任务分配模型,并给出了一种任务分配方法。该方法中计算机生成角色(CGA)根据自身掌握的局部信息进行行为选择,并使用虚拟行动方法确保CGA快速学习到一个严格纯策略Nash平衡。仿真实验结果表明该方法是合理的,能够有效地解决动态任务的分配问题。For the complex tasks with time constraints, which can dynamically be added to environment, a task allocation model based on game theory was established, and a task allocation method was proposed, which made Computer Generated Actor (CGA) be able to choose its actions according to the local information owned by itself, and ensured that CGA learned a strict pure strategy Nash equlilibrium quickly by using fictitious play method on behavior coordination. The simulation results show that this method is reasonable, and it can effectively solve the dynamic task allocation problem.
关 键 词:计算机生成角色 团队 任务分配 虚拟行动 对策论 NASH均衡
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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