人工生命学习演化模型及其Petri网建模
摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
目录 | 第6-8页 |
第一章 绪论 | 第8-16页 |
1.1 引言 | 第8页 |
1.2 论文研究背景 | 第8-12页 |
1.2.1 人工生命 | 第8-10页 |
1.2.2 演化观 | 第10-11页 |
1.2.3 Petri 网 | 第11-12页 |
1.3 研究与发展现状 | 第12-14页 |
1.3.1 人工生命的发展 | 第12-14页 |
1.3.2 Petri 网的研究与发展 | 第14页 |
1.4 论文的意义与创新 | 第14-15页 |
1.5 论文结构 | 第15-16页 |
第二章 相关理论 | 第16-23页 |
2.1 复杂适应性系统理论 | 第16-18页 |
2.1.1 复杂适应性系统 | 第16-17页 |
2.1.2 适应性主体 | 第17-18页 |
2.2 人工生命演化 | 第18-19页 |
2.2.1 生物进化论 | 第18-19页 |
2.2.2 人工生命演化模型 | 第19页 |
2.3 Petri 网 | 第19-22页 |
2.3.1 Petri 网与库所/变迁系统 | 第19-20页 |
2.3.2 时间因素的 Petri 网 | 第20-21页 |
2.3.3 确定随机 Petri 网 | 第21-22页 |
2.4 小结 | 第22-23页 |
第三章 人工生命学习演化模型 | 第23-33页 |
3.1 强化学习 | 第23-25页 |
3.1.1 强化学习模型元素 | 第23-24页 |
3.1.2 基于 Agent 的强化学习算法 | 第24-25页 |
3.1.3 演化博弈中的强化学习 | 第25页 |
3.2 信念学习 | 第25-28页 |
3.2.1 虚拟行动 | 第26页 |
3.2.2 加权虚拟行动 | 第26-27页 |
3.2.3 随机虚拟行动 | 第27-28页 |
3.3 模仿者动态 | 第28-30页 |
3.3.1 同质群体的模仿者动态 | 第29页 |
3.3.2 演化稳定策略 | 第29-30页 |
3.3.3 社会学习模型 | 第30页 |
3.4 分类器系统 | 第30-32页 |
3.4.1 分类器 | 第31页 |
3.4.2 桶链算法 | 第31-32页 |
3.4.3 遗传算法 | 第32页 |
3.5 小结 | 第32-33页 |
第四章 有限记忆演化模型 LMEM | 第33-47页 |
4.1 经验加权有限记忆学习 | 第33-41页 |
4.1.1 学习与记忆 | 第33-34页 |
4.1.2 ELM 学习算法 | 第34-36页 |
4.1.3 ELM 模型实验结果 | 第36-40页 |
4.1.4 传统学习模型的缺陷 | 第40-41页 |
4.2 分类器改进的 LMEM 模型 | 第41-46页 |
4.2.1 LMEM 的分类器 | 第41页 |
4.2.2 LMEM 的桶链算法 | 第41-43页 |
4.2.3 LMEM 模型实验分析 | 第43-46页 |
4.3 小结 | 第46-47页 |
第五章 LMEM 的 Petri 网建模 | 第47-54页 |
5.1 ELM 中记忆的 DSPN 建模 | 第47-49页 |
5.2 LMEM 中执行系统的 GSPN 建模 | 第49-51页 |
5.3 双人博弈模型中的 GSPN 建模 | 第51-52页 |
5.4 小结 | 第52-54页 |
第六章 石油市场模型 PEM 的设计与实现 | 第54-63页 |
6.1 石油市场简介 | 第54-55页 |
6.2 石油市场模型 | 第55-56页 |
6.2.1 国家实体 | 第55页 |
6.2.2 OPEC 实体 | 第55页 |
6.2.3 石油资源实体 | 第55-56页 |
6.3 模型行为规则 | 第56-60页 |
6.3.1 OPEC 行为规则 | 第56-57页 |
6.3.2 OPEC 成员国行为规则 | 第57-58页 |
6.3.3 非 OPEC 产油国的行为规则 | 第58-59页 |
6.3.4 石油消费国 OECD 的行为规则 | 第59页 |
6.3.5 交易规则 | 第59-60页 |
6.4 实验结果分析 | 第60-62页 |
6.5 小结 | 第62-63页 |
总结与展望 | 第63-65页 |
参考文献 | 第65-68页 |
致谢 | 第68-69页 |
个人简历 | 第69-70页 |
在学期间的研究成及发表的学术论文 | 第70页 |