情绪驱动的Nash-Q多智能体决策模型

"本文提出了一种基于情绪的Nash-Q决策模型，该模型应用于多智能体环境中，通过结合认知层和情绪层的决策机制，改善了传统Nash-Q学习的性能。" 在多智能体系统中，智能体之间的交互和决策过程至关重要。传统的决策模型通常忽视了智能体的情绪因素，然而在实际情境中，情绪往往对决策产生显著影响。为此，该研究建立了一个集成认知和情绪的决策模型，以更准确地模拟真实世界中的智能体行为。 该模型的核心是Nash-Q算法，这是一种基于博弈论的强化学习方法，用于解决多智能体系统中的协作与竞争问题。Nash-Q算法旨在找到一种策略，使得每个智能体都无法通过单方面改变策略来提高其期望收益，即达到纳什均衡状态。然而，纯依赖于Nash-Q算法的决策过程可能会过于保守，导致收敛速度慢，并容易陷入局部最优。 为了克服这些问题，研究者引入了情绪层。情绪层基于情绪记忆和评价理论，构建了一个由高兴、伤心、恐惧和厌烦四种基本情绪组成的情绪空间。情绪与刺激之间建立了映射关系，不同刺激会引发不同的情绪反应。同时，情绪还与行为动作相映射，即特定的情绪状态会影响智能体选择的动作。此外，还设计了动作信任度评价模型，针对每种情绪状态下智能体对各个动作的信任度进行评估，从而在决策过程中融入情绪因素。 在实际应用中，模型被应用于两个智能体的网格决策实验。实验结果显示，引入情绪层后，决策过程的收敛速度得到提升，而且能够避免智能体过早地陷入局部最优，更好地平衡在线学习的保守性和探索性。这表明情绪层的加入增强了模型的适应性和鲁棒性，使智能体在复杂环境中的决策更加灵活和高效。 此研究为多智能体决策提供了一个新的视角，强调了情绪在决策过程中的作用，对于理解和改进多智能体系统的交互行为具有重要意义。未来的研究可以进一步探讨更复杂的情绪模型以及情绪如何影响多智能体系统的集体行为。同时，将这一模型应用于更广泛的领域，如机器人控制、社交网络分析以及人机交互等，有望产生更深远的影响。