7. Структура модели 1) Возьмем СММ для каждого агента • Наборы состояний скрытых и наблюдаемых – дискретны • Вероятности переходов для скрытых состояний каждого агента записываются в виде k+1 мерной матрицы A • Вероятности наблюдаемых состояний записываются в 2-х мерной матрице B 2) Добавим вероятностные зависимости для последовательности скрытых состояний Получаем систему СММ (ССММ) А B t i n b i n Для двух агентов:
8.
9. Схема программной системы Среда переводчик агент агент агент агент Пред- обработка Система моделирования Системо-зависимая часть общая часть ССММ Значения скрытых переменных Наиболее вероятные наблюдения Язык С , система matlab
10. Эксперименты Тестовая игра: - 2 игрока - 20 возможных событий - 6581 пар элементов выборки - 2 значения скрытых переменных Верхние графики – изменения поведения двух агентов. Синий и розовый графики – изменения скрытых состояний агентов. Голубой график – ручная экспертная разметка сигнала. Нижний красный – разметка с помощью СММ Код события шаг Quake 3
11. Эксперименты Код события шаг Мера точности: Нормированная на длину последовательности сумма совпадающих разметок по всем временным шагам Точность: ССММ 78-87 % независимые СММ 75 % атака атака поиск Ошибки
ВАРИАНТ 2 Определим понятие сложной системы Скажем, в чем суть моделирования (приближение процессов…..) Скажем, что мы хотим тем самым получить Приведем примеры реальных задач Сделать 2 вар: переставить верхние 2 текста. Кроме того цель моделирования вынести вверх buff^: Анализ последовательности изменяющихся состояний группы взаимодействующих компонентов
(Нижний список – по идее, логическое следствие из верхнего)
!!! Еще раз сказать о классе моделируемых систем и их поведении. О модели, что она должна делать. Примеры структурных и свободных параметров