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集成博弈和多智能体的人群工作互动行为研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于进化博弈视角,对人群工作互动行为进行多智能体模拟研究.建立了收益和惩罚共享的群体工作收益博弈模型,考虑工作个体的个性决策特征,设计基于历史信息和个体决策特性的混合学习规则,并用多智能体方法对群体工作场景进行描述.在Repast类库基础上,用Ja-va实现该多智能体模拟系统.模拟结果表明:1)群体规模对宏观工作趋势影... 相似文献
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协同工作下角色-任务匹配与互动多智能体模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用多智能体模拟方法对角色-任务匹配和互动关系进行研究,构建基于Agent的角色-任务匹配的多目标评价模型,并设计最小匹配度和最大匹配度两种匹配度算法,基于Repast,在Eclipse上用Java实现角色-任务互动模拟系统.模拟实验结果表明,与最大匹配度算法相比,最小匹配度算法能减少任务接口通讯费,有效提高员工能力利用率,最大化完成任务.该算法能较好地用于协同工作环境下角色任务分配,增加学习率,有助于员工能力增长;在一定的协同学习率下,任务量越饱和,员工各项能力提高程度越大;任务的能力需求期望变化小于方差变化时体现的动态性与能力增长负相关,而任务的能力需求期望变化大于方差变化时体现的动态性与能力增长正相关. 相似文献