Ev-IDID: Enhancing Solutions to Interactive Dynamic Influence Diagrams through Evolutionary Algorithms
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DOI：
10.5555/3535850.3536149
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Biyang Ma;Yinghui Pan;Yi-feng Zeng;Zhong Ming
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Biyang Ma;Yinghui Pan;Yi-feng Zeng;Zhong Ming
交互式动态影响图（I-DID）是不确定性下多主体顺序决策的通用框架。由于模型的复杂性，我们投入了大量的研究来通过各种类型的更精确或近似的算法来求解模型。但是，没有工具允许用户指定算法参数并可视化模型解决方案。在这个演示中，我们开发了一个交互式 I-DID 系统，它实现了大多数最先进的 I-DID 算法和开发一种基于进化计算的新型算法。特别是，我们提出了一种用于求解 I-DID 模型的多群体遗传算法，并自动生成解决方案中的行为模型。该演示将促进 I-DID 研究的发展和实际应用，并引发基于进化算法的 I-DID 解决方案的新浪潮。
Interactivedynamicinfluencediagrams(I-DIDs)areageneralframe-workformultiagentsequentialdecisionmakingunderuncertainty. Duetothemodelcomplexity,asignificantamountofresearchhas beeninvestedintosolvingthemodelthroughvarioustypesofeither exactorapproximatealgorithms.However,thereisnotoolthat allowsuserstospecifythealgorithmparametersandvisualisethe modelsolutions.Inthisdemo,wedevelopaninteractiveI-DIDsys-temthatimplementsmostofthestate-of-artI-DIDalgorithmsand developsanewtypeofalgorithmsbasedonevolutionarycomputa-tion.Inparticular,weproposeamulti-populationgeneticalgorithm forsolvingtheI-DIDmodelsandautomatethegenerationofbe-haviouralmodelsinthesolutions.Thisdemowillfacilitatethe I-DIDresearchdevelopmentandpracticalapplications,andelicita newwaveofI-DIDsolutionsbasedonevolutionaryalgorithms.