基于神经网络与AGRMF模型的多智能体追捕联盟形成
人工智能
2017-07-18 v1
摘要
提出了一种基于神经网络和 AGRMF 模型的多智能体追捕联盟形成方法。本文构建了一个称为 AGRMF-ANN 的新型神经网络，由特征提取部分和组生成部分组成。一方面，特征提取部分的卷积层可以抽象所有组的智能体组角色隶属函数（AGRMF）的特征；另一方面，这些特征将被输入到基于自组织映射（SOM）层的组生成部分，该部分用于将具有相似特征的追捕者分在同一组中。此外，我们还提出了组吸引力函数（GAF）来评估组的质量以及追捕者的贡献，从而调整 AGRMF 的主要能力指标和所有神经网络的权重。仿真实验表明，该方案能够提高多智能体追捕联盟形成的有效性，以及随着追捕者团队规模增长而适应追逃问题的能力。
引用
@article{arxiv.1707.05001,
title = {Coalition formation for Multi-agent Pursuit based on Neural Network and AGRMF Model},
author = {Zhaoyi Pei and Songhao Piao and Mohammed Ei Souidi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.05001},
year = {2017}
}