[發明專利]一種基于多智能體Q學習的模型評估方法

在審

• 申請號: 202110381457.1
• 申請日: 2021-04-09
• 公開（公告）號: CN113283158A
• 公開（公告）日: 2021-08-20
• 發明（設計）人: 張磊;馮俊堯;戎智;張竣皓
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N20/00
• 代理公司: 昆明合眾智信知識產權事務所 53113
• 代理人: 劉靜怡

1.一種基于多智能體Q學習的模型評估方法，其特征在于，具體步驟如下：

S1、建立模型：根據初始數據，并按照建模要求，建立初始設計的模型；

S2、模型數據采集：將初始建立的模型的各部分重要的數據收集，并歸類，其中部分數據，根據對應的公式計算得出；

S3、模型數據分析：對采集到的數據，進行理論推算，并對照建模數據的要求，一一對照；

S4、模型功能演示：通過將建立好的模型在計算機上動態展示，將模型按照實際操作要求，進行演示；

S5、調整模型數據：對一些關鍵部位的數據，在模型建立的要求范圍內，進行適當的修改，并增加該處數值；

S6、二次演示：對改變數據后的模型，再一次在計算機上動態演示，二次演示的過程中，演示速度減慢；

S7、評估結果：根據首次演示和二次演示得到的結果和模型建立所需要的成本及時間，進行比對，最終作出相應的評估。

2.根據權利要求1所述的一種基于多智能體Q學習的模型評估方法，其特征在于：所述S5中的調整模型數據，調整壓力值、排水量、動力值中的一種或多種。

3.根據權利要求1所述的一種基于多智能體Q學習的模型評估方法，其特征在于：所述S6中的二次演示和S4中的模型功能演示，均設置為3D動態演示，所述S6中的二次演示中標注修改數據的位置。

4.根據權利要求1所述的一種基于多智能體Q學習的模型評估方法，其特征在于：所述S2中的數據采集，將模型上的數據分別收集，并劃分為主次。

5.根據權利要求1所述的一種基于多智能體Q學習的模型評估方法，其特征在于：所述S1中的建立模型，根據設計要求及基本的設計程序，建立虛擬的模型。