一个基于XCS的同质团队学习模型

同质团队学习是实现多Agent协作的一种方法。但是,传统方法仅在系统运行的前后对目标Agent进行修改,系统运行过程没有直接对Agent的改进做出贡献。本文利用合作策略,在学习分类器系统XCS的基础上提出了一种同质团队学习模型,弥补了传统方法的上述不足。文中还在模型的基础上实验分析了相关因素,如规则积累、通信以及发现新规则等对多Agent协作效率的影响。