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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

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