多智能体环境下的情绪决策模型*

建立一种基于情绪的Nash-Q决策模型，它由认知层和情绪层组成.认知层模型由Nash-Q算法实现，情绪层建立在情绪记忆和评价理论之上，由高兴、伤心、恐惧、厌烦组成情绪空间，建立相应刺激与情绪映射模型、情绪与行为动作映射模型、每种情绪下的动作信任度评价模型.将文中模型应用到两智能体网格决策实验中，结果表明情绪层的引入可加快收敛速度，同时能有效防止陷入局部最优，更好兼顾在线学习的“保守”和“探索”平衡.