复杂决策任务的建模与求解方法目录
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发布时间：2024-08-20 07:35
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时间：2024-08-29 07:12
在处理复杂决策任务时，本文档将深入探讨其建模与求解的相关方法。首先，我们从一个概述性的角度出发，(1.1)理解复杂系统与决策任务的基本关系，(1.2)阐述决策任务的概念和分类，(1.3)介绍一般性的建模与求解策略，以及(1.4)新出现的技术在复杂决策任务处理中的应用。这部分强调了建模要求的特征。(1.5)最后，对第一章进行了总结。
第二章(2.1)着重于基于Agent的复杂决策任务系统建模，包括Agent模型的构建，(2.2)MAS系统的分析，以及(2.3)组件式Agent框架和系统设计。面向复杂决策任务的MAS模型在(2.4)中详细阐述，(2.5)并给出了本章小结。
在(3.1)贝叶斯网的背景下，第三章详细讨论了建模过程，包括其基本概念、(3.2)建模原则，以及(3.3)整个流程。简化方法在(3.6)中占据重要位置，(3.7)为理解复杂决策任务提供了关键视角。
第四章深入研究了(4.1)贝叶斯网建模方法，涉及结构学习、参数学习，以及(4.4)基于ACO的结构学习策略。知识和数据融合的结构建模在(4.5)中体现，(4.6)案例和规律推理的运用则为建模提供了更多维度。
第五章(5.1)探讨了复杂决策任务的表示与分解，(5.2)决策Agent的规范分解被形式化定义，(5.5)遗传算法的应用使得分解更为优化。本章以(5.6)小结结束。
第六章(6.1)和第七章分别关注(6.2)多Agent协作的机制以及(7.1)近似推理。前者运用博弈论理论，后者则介绍了贝叶斯网的多种推理策略和多Agent间的粗糙集近似推理。(6.4)和(7.6)分别总结了这两章的内容。
扩展资料
复杂决策任务的建模与求解方法，杨善林、胡小建编，本书对复杂决策任务的概念、分类以及求解方法等进插了系统阐述；在分析Agent模型、MAS系统分析、系统设计以及面向复杂决策任务系统MAS模型的基础上，研究了基于Agent的复杂决策任务系统的建模方法；在分析贝叶斯网结构和扩展模型的基础上，研究了面向复杂决策任务的贝叶斯网建模过程和方法；系统地研究了决策Agent及其任务规范分解的形式化方法、任务分析与优化分解方法以及基于遗传算法分解方法；研究了面向复杂决策任务地协同求解机制以及近似推理机制。
