作者：郑延斌 牛丽平团队cga学习对策平衡偏好
摘要：分布式虚拟环境中，个体CGA通过学习来适应环境和团队中其他CGA，从而增强团队求解问题的能力，提高团队的适应性和鲁棒性。当基于随机对策的团队CGA学习出现多个平衡解时，必须解决平衡的选择问题。提出了一种团队CGA学习方法TCCLA，该方法把团队CGA的学习分为两个层次：管理成员的学习和非管理成员的学习，团队中所有成员根据偏好选择最优行为，非管理成员在管理成员的引导下学习到最优平衡，解决了平衡的选择问题，改进了IPL算法，实验表明TCCLA算法的高效性。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
