在虛擬世界中有各式各樣的智慧型代理人(Intelligent Behavior Agent)執行著不同的工作(Tasks)。而在傳統的系統之下代理人都單獨從事自己的工作，然而當代理人之間的工作性質類似或是具有相依性的時候，這樣的作法就顯得沒有效率。若能夠建立起一套讓代理人互相能夠合作幫助的機制，則勢必能夠增進其工作效率；而合作制度的建立也就是代表著代理人不再獨自行動，而是會產生所謂群體(Group)或是隊伍(Team)的行動模式。 而在一個群體(隊伍)之中，每個代理人都有自己不同的角色定位，本論文便是以群體中身為決策者之代理人的行為模型建構來做探討；我們以“移動至特定目的地”為目標來做討論，著眼在建構出決策者的行為模型，此模型能夠評估環境的情勢並讓決策者做出對目標的規劃，在未來希望也能夠使用此模型對使用者做出分析以及評估，使用其分析結果來套用Bayesian Networks的計算來使決策者代理人能夠有近似於原使用者的行為模式。 With the goal as “moving to specified location”, we focus on building the behavior model of Decision Maker in a cooperative team. The Decision Maker in a cooperative team should evaluate the whole environment properly, and design policies for the team to accomplish the goal.
We propose a hybrid method of Potential Field Methods (PFM) and Virtual Force Field Methods (VFF) here for environment evaluation and path planning. With the adjustment in parameters of evaluation, we can personalize the Decision Maker and make it close to its original user. In the future we shall analyze the behavior models of original users by their evaluation data based on this method, and try to apply this method to Bayesian Network mechanism for more advanced characteristics personalizing.
