典型文献
基于多智能体强化学习的社交网络舆情增强一致性方法
文献摘要：
针对社交网络舆情动力学的增强一致性问题,提出了一种基于多智能体强化学习的智能感知模型(Consensus Opinion Enhancement with Intelligent Perception,COEIP).在舆情动力学场景下的马尔科夫决策过程中,首先通过双向循环神经网络设计了智能体的决策模型以解决智能体不定长感知的问题.然后通过差分奖励的思想针对收敛效率、连通度和通信代价三类目标,设计了有效的奖励函数.最后为优化COEIP模型,设计了基于策略梯度的多智能体探索与更新算法,让智能体在彼此交互过程中,通过奖励值自适应学习具备多目标权衡能力的邻域选择策略.大量仿真验证了COEIP在社交网络舆情动力学场景下可以有效调和智能体间的矛盾,降低系统稳定时的簇数,进而增强系统的舆情一致性.本模型为大规模社交网络下提高人群意见的统一性提供了新的解决方案,具有重要的理论指导意义.
文献关键词：
多智能体系统;社交网络;观点演化;增强一致性
中图分类号：
作者姓名：
谢光强;许浩然;李杨;陈广福
作者机构：
广东工业大学 计算机学院, 广东 广州 510006
文献出处：
引用格式：
[1]谢光强;许浩然;李杨;陈广福-.基于多智能体强化学习的社交网络舆情增强一致性方法)[J].广东工业大学学报,2022(06):36-43
A类：
COEIP
B类：
多智能体强化学习,社交网络舆情,增强一致性,情动,一致性问题,智能感知,感知模型,Consensus,Opinion,Enhancement,Intelligent,Perception,马尔科夫决策过程,双向循环神经网络,网络设计,决策模型,不定,定长,收敛效率,连通度,通信代价,类目,奖励函数,策略梯度,新算法,过奖,奖励值,自适应学习,邻域,选择策略,仿真验证,系统稳定,增强系统,统一性,多智能体系统,观点演化
AB值：
0.359535
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