摘要：提出了一种基于分布式Agent的机器学习模型.用Agent来构成机器学习的各组成部分,并由采用不同学习方法的Agent构成学习模块.为实现分布式Agent的协作学习机制,采用Agent联盟作为协作体系结构.将一种改进的遗传算法用于Agent联盟以实现分布式Agent的协作,该遗传算法控制参数动态地变化,采用粗粒度型的并行方式,一传多的交换个体方式和完全网络拓扑迁移模型.系统具有良好的性能.

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