多智能体环境下的情绪决策模型<sup>*</sup>

doi:10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201504010

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摘要建立一种基于情绪的Nash-Q决策模型，它由认知层和情绪层组成.认知层模型由Nash-Q算法实现，情绪层建立在情绪记忆和评价理论之上，由高兴、伤心、恐惧、厌烦组成情绪空间，建立相应刺激与情绪映射模型、情绪与行为动作映射模型、每种情绪下的动作信任度评价模型.将文中模型应用到两智能体网格决策实验中，结果表明情绪层的引入可加快收敛速度，同时能有效防止陷入局部最优，更好兼顾在线学习的“保守”和“探索”平衡.

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Abstract：An emotion decision-making model consisting of cognition layer and emotion layer is constructed, the cognition layer is implemented in the Nash-Q algorithm, and the emotion layer is based on the theory of emotion memory and evaluation. The emotion space includes happiness, sadness, fear, boredom. The stimulus-to-emotion mapping model, emotion-to-action mapping model and the evaluation model of action credibility for each emotion are built respectively. The proposed model is applied to two-agent grid decision-making experiment. The results show that the convergence speed is higher when the Nash-Q algorithm is combined with emotional layer, and the model can effectively avoid local optimum. The model keeps better balance between conservation and searching in online learning.

收稿日期: 2013-09-09

ZTFLH:

TP181

基金资助:国家自然科学基金项目(No.61373068)、国家教育部/博士学科点专项科研基金项目(No.20133305110004)、浙江省自然科学基金项目(No.LY13F020037)、浙江省重点实验室开放基金项目(No.ZKL-PR-200307)、宁波市科技计划项目(No.2013D10011,2014C50018)资助

作者简介: 林君焕，男，1982年生，博士研究生，讲师，主要研究方向为测控技术、智能信息处理、情感计算.E-mail:linjunh@qq.com.刘箴(通讯作者)，男，1965年生，研究员，博士生导师，主要研究方向为情感计算、虚拟现实、人工智能.E-mail:liuzhen@nbu.edu.cn.陈月芬，女，1981年生，硕士，讲师，主要研究方向为智能信息处理、模式识别.

引用本文:

林君焕，刘箴，陈月芬. 多智能体环境下的情绪决策模型^*[J]. 模式识别与人工智能, 2015, 28(4): 369-376. LIN Jun-Huan, LIU Zhen, CHEN Yue-Fen. An Emotion Decision-Making Model in Multi-agent Environment. , 2015, 28(4): 369-376.

链接本文:

http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201504010 或 http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2015/V28/I4/369