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BDI模型能够很好地解决在特定环境下的Agent的推理和决策问题,但在动态和不确定环境下缺少决策和学习的能力。强化学习解决了Agent在未知环境下的决策问题,却缺少BDI模型中的规则描述和逻辑推理。针对BDI在未知和动态环境下的策略规划问题,提出基于强化学习Q-learning算法来实现BDI Agent学习和规划的方法,并针对BDI的实现模型ASL的决策机制做出了改进,最后在ASL的仿真平台Jason上建立了迷宫的仿真,仿真实验表明,在加入Q-learning学习机制后的新的ASL系统中,Agent在不确定环境下依然可以完成任务。 相似文献
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基于承包商预期收益不变的不平衡报价模型 总被引:1,自引:0,他引:1
在招标实践中,通常采用最低价中标原则,使得投标人不得不压低其投标价格。基于承包商预期收益不变的不平衡报价模型,是在“工程量清单报价”的条件下,考虑到施工中工程量的变化及施工顺序的影响,体现了资金的时间价值,在保持承包商预期收益不变的前提下,通过调整各分项工程的单价,来降低工程报价,以增加中标机会而建立的。所建立的模型简单,易于操作,并配以具体的工程实例,通过计算机求得其最优解,可供承包商投标报价时参考。 相似文献
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Na+、K+离子交换对Co-Mo/MCM-41加氢脱硫催化剂的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
用偏硅酸钠和正硅酸乙酯作硅源制备了MCM-41(分别记作MCM-41(S)和MCM-41(T))分子筛,并用Na2C2O4和K2C2O4对MCM-41(S)进行了碱金属离子交换改性。以质量分数0.8 %的二苯并噻吩(DBT)的十氢萘溶液为模型化合物,考察了不同MCM-41担载的Co-Mo硫化物催化剂对DBT的加氢脱硫反应性能。结果表明,MCM-41担载的Co-Mo催化剂加氢活性较低,DBT主要通过直接脱硫反应路径脱硫。其活性顺序为:Co-Mo/MCM-41(T)>Co-Mo/MCM-41(S)>Co-Mo/MCM-41(K)>Co-Mo/MCM-41(Na)。UV-Vis结果表明,部分Co与MCM-41(S)中少量Al发生相互作用,生成了CoAl2O4,是造成Co-Mo/MCM-41(S)活性降低的重要因素。而在Co-Mo/MCM-41(K)和Co-Mo/MCM-41(Na)中,除CoAl2O4物种之外,碱金属的引入还促进了Co3O4物种的形成,使其活性进一步降低。 相似文献
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