5、虚拟代理社会中的社会规范涌现与分布式规范基础设施

虚拟代理社会中的社会规范涌现与分布式规范基础设施

在当今数字化和智能化的时代,多智能体系统(MAS)在各个领域的应用越来越广泛。然而,如何在这样的系统中建立有效的社会规范,以及如何将组织和规范结构与实际运行环境相结合,成为了亟待解决的问题。

1. 规范涌现的研究成果

研究表明,规范可以通过基于分布式、点对点惩罚机制的自下而上的过程来建立。实验结果与阿克塞尔罗德(Axelrod)的观点一致,即在执行成本较低时,规范在防止较小的违规行为方面最为有效。此外,当与惩罚机制结合使用时,共同知识可以作为一种改进规范建立的机制。

不过,目前的研究结果还只是初步的。研究工作的目标是探索适合以自下而上的方式生成规范的机制,而不是采用规定性的自上而下的方法。这对于虚拟在线社会尤为重要,因为在这些社会中,行为规范应该由智能体自己推导出来,而不是遵循强制执行的法律。

2. 研究的扩展方向
  • 纳入不同个性类型的智能体 :目前正在扩展模拟场景,以包括不同个性类型的智能体。不同个性的智能体可能对规范的形成和遵守产生不同的影响。
  • 不同子群体中不同规范的涌现 :在智能体社会的不同子群体中实验不同规范的涌现。这需要一个比简单协调游戏具有更多状态的应用领域。
  • 在网络拓扑上测试模型 :测试模型在网络拓扑上的表现,因为智能体基于与其相连的智能体的影响来演变规范。
  • 利用社交网络数据 :可以使用从社交网站收集的真实数据来研究数字社会中的规范涌现。新的
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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