49、EEERB系统与传统分类器系统的比较

EEERB系统与传统分类器系统的比较

1. 引言

在多智能体系统中，智能体（或称代理）通过规则库来指导其决策过程。传统的分类器系统通常使用一组固定的规则，适用于简单、静态且信息可访问的环境。然而，对于复杂、动态和不可访问的环境，固定规则往往不够灵活。因此，基于进化规则库的多智能体系统（EEERB）应运而生。这类系统允许规则库随时间进化，从而更好地适应环境变化并从其他代理的经验中学习。

本文将详细介绍EEERB系统的特点，并将其与传统分类器系统进行比较，展示EEERB系统在性能和灵活性方面的优势。

2. EEERB系统概述

EEERB系统是传统分类器系统的扩展，旨在解决低匹配概率问题，并引入了部分匹配和动态自适应匹配率。以下是EEERB系统的关键组件和机制：

2.1 规则库的进化

EEERB系统中的规则库能够随着代理的经验和环境变化而不断进化。规则库不仅从代理自身的经验中学习，还从其他代理分享的经验和信息中学习。代理的经验隐式地表示或编码在用于评估规则强度的函数中，这些函数用于选择方案和奖励机制。

2.2 部分匹配与动态自适应匹配率

传统分类器系统通常使用完全匹配机制，这在规则库从零开始时可能导致低匹配率。为了解决这一问题，EEERB系统引入了部分匹配方案和动态自适应匹配率。部分匹配允许规则库在不完全匹配的情况