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多Agent动态影响图的一种混合近似推理算法

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BK和粒子滤波(PF)是动态概率模型两种重要的近似推理算法,BK算法有较高的计算效率但会引入较大的误差,PF可以近似任意分布但存在计算的高维问题.结合BK和PF的优点,提出多Agent动态影响图(MADIDs)的一种混合近似推理算法.根据概率图模型的可分解性,将MADIDs分解生成用于推理的原型联合树,混合近似推理算法在规模复杂度较小的团上执行PF推理以达到局部最佳估计,而在其他的团上执行BK推理,为了减小推理误差引入了分割团.仿真实验表明,与BK和PF相比,该算法显著提高了推理精度,并且时间性能是两者的折衷.

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来源
《中国人工智能学会第十三届学术年会》|2009年|95-103|共9页
会议地点北京
作者
Yao Hong-liang; 姚宏亮; Wang xiu-fang; 王秀芳; Hu da-wei; 胡大伟; Wang hao; 王浩;
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作者单位

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
近似推理算法; 数值计算; 精度控制; 多智能体动态影响图;

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专利

1. 多Agent动态影响图的一种混合近似推理算法 [J] . 姚宏亮 ,王秀芳 ,胡大伟 . 计算机研究与发展 . 2011,第004期
2. 多Agent动态影响图及其一种近似推理算法研究 [J] . 姚宏亮 ,王浩 ,张佑生 . 计算机学报 . 2008,第002期
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