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申请/专利权人：江西省通信产业服务有限公司

摘要：本发明公开了基于多元代理人模型的稽核分析方法及数据中台；本发明涉及财务数据分析技术领域；每个代理人单元i都有自己的且对应于其稽核业务的目标和流程的策略空间Si和支付函数ui。对于每个代理人单元i，其策略空间Si是一个集合，包含了该代理人单元i在决策时可以选择的所有可能行动或策略。本发明通过多元代理人模型，企业中的不同智能体（如财务数据智能体、业务数据智能体等）能够基于各自的策略空间和支付函数做出决策。同时进化博弈算法通过求解混合策略纳什均衡，使得对智能体在不断变化的环境中预测出的策略组合，保障稽核效果的稳定性。同时这种机制允许本发明的模型持续学习，提高了对复杂环境和异常情况的适应性。

主权项：1.基于多元代理人模型的稽核分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，读取多元代理人模型：包括所有代理人单元i之间的信息交换和协作机制，确定稽核业务的目标和流程；S2，状态转移概率的映射：对于每个所述代理人单元i，根据其历史行动组合和当前状态，映射出其对应的状态转移概率pai以反映其在给定状态下选择不同行动的概率；并对任意两代理人单元i,j执行相互博弈测算，执行策略迭代以更新出任意一所述代理人单元i的状态sij’；在所述S2中，所述映射、所述相互博弈测算及所述策略迭代是通过如下几个步骤分别实现的：S200，计算出所述代理人单元i采取行动ai的状态转移概率pai： ；其中，Si'是任意一所述代理人单元i采取所述行动ai后转移到的新状态；函数f用于计算在当前策略空间Si在所述状态sij下，当任意一所述代理人单元i采取行动ai且其他代理人单元采取行动组合a-i时，所述策略空间Si的更新概率；Ai是所述代理人单元i的行动空间；P是概率；S201，相互博弈测算是通过双矩阵博弈实现的：对于任意两所述代理人单元i,j各自的转移概率pia1和pja1，以及其共同产生的支付收益rk，设定双矩阵博弈，并求解混合策略纳什均衡；所述代理人单元i,j之间的期望总报酬通过Q值函数计算，该函数根据历史数据和当前其各自更新的行动策略、进行更新；同时，在所述S201的基础上，将所述相互博弈测算的机制推广至n个所述代理人单元i的进化博弈，使得任意一所述代理人单元i可根据环境和其他所述代理人单元j的策略动态调整自己的策略；在所述S201中，所述双矩阵博弈和所述求解混合策略纳什均衡的执行方法分别为：所述双矩阵博弈的博弈过程是由两个支付矩阵A、B作为基础组成的，分别对应两所述代理人单元i,j的收益： ；其中，所述代理人单元i有M种策略，所述代理人单元j有N种策略；所述支付矩阵A中任意一元素Akl表示当所述代理人单元i选择策略k且所述代理人单元j选择策略l时，所述代理人单元i获得的收益；所述支付矩阵B中任意一元素Bkl表示当所述代理人单元i选择策略k且所述代理人单元j选择策略l时，所述代理人单元j获得的收益；所述求解混合策略纳什均衡通过线性规划方法求解；所述更新的方法为：S203，执行策略迭代，以更新每个所述代理人单元i的所述状态sij’：S2030，初始化：读取每个所述代理人单元i设定初始的行动策略sij，即状态sij；S2031，迭代过程：在总的m个时间步下的每个时间步中，设所述代理人单元i根据当前行动策略sijtm选择行动，观察结果并更新所述Q值函数；S2032，策略更新：基于新的所述Q值函数，更新出所述状态sij’；S3，数据监控与预警：使用数据监控矩阵D明确每个所述代理人单元i的数据监控职责，让关键性能指标KPIs被有效覆盖，并读取为每种数据类型设定的预警阈值Tj；S4，执行数据交叉验证机制：基于所述关键性能指标KPIs，利用交叉验证矩阵C执行经所述状态sij’在异常时的验证流程；S5，监控与反馈循环：通过数据监控矩阵D确定具体是哪些所述代理人单元i在其哪一种所述状态sij’下有异常记录，并输出稽核报告。

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