[发明专利]交互式动态影响图的最优K模型求解方法在审
| 申请号： | 201710893704.X | 申请日： | 2017-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN107797966A | 公开（公告）日： | 2018-03-13 |
| 发明（设计）人： | 潘颖慧 | 申请（专利权）人： | 潘颖慧 |
| 主分类号： | G06F17/15 | 分类号： | G06F17/15;G06F17/18 |
| 代理公司： | 北京细软智谷知识产权代理有限责任公司11471 | 代理人： | 付登云 |
| 地址： | 330000 江西省南昌市*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 交互式 动态 影响 最优 模型 求解 方法 | ||
【权利要求书】：
1.交互式动态影响图的最优K模型求解方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
在模型全集中选取K个模型组成模型子集，使这K个模型的集合能够最大化地覆盖模型全集中所有模型的代表性行为；
采用该模型子集建立交互式动态影响图。
2.根据权利要求1所述的交互式动态影响图的最优K模型求解方法，其特征在于：所述模型全集为智能体j的所有决策模型的集合。
3.根据权利要求1所述的交互式动态影响图的最优K模型求解方法，其特征在于：所述代表性行为是在智能体的交互过程中频繁发生的行为。
4.根据权利要求1所述的交互式动态影响图的最优K模型求解方法，其特征在于：以目标函数
为标准来评价模型子集对模型全集的覆盖程度；
其中，Mj,l-1为模型全集，且使目标函数值最大的即为所述模型子集。
5.根据权利要求4所述的交互式动态影响图的最优K模型求解方法，其特征在于：
其中，为模型mj被模型子集的覆盖程度。
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