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文檔簡介
1、在大規(guī)模復(fù)雜的多Agent系統(tǒng)(MAS)中,多個Agent之間的協(xié)調(diào)、合作尤為重要。聯(lián)盟機(jī)制是Agent之間合作的重要方式,聯(lián)盟生成是多Agent系統(tǒng)的首要組成部分,利用智能優(yōu)化算法來求解Agent聯(lián)盟生成是一個重要的研究方向;聯(lián)盟效用如何分配是多Agent系統(tǒng)的另一個重要的組成部分,利用合理的分配策略來劃分聯(lián)盟效用具有重要的意義。本論文主要研究了計算資源受限環(huán)境下聯(lián)盟生成和聯(lián)盟效用分配問題。 本文研究的主要內(nèi)容及創(chuàng)新之處:
2、 聯(lián)盟生成主要研究如何在多Agent系統(tǒng)中動態(tài)生成面向任務(wù)的最優(yōu)Agent聯(lián)盟。粒子群算法相對于遺傳算法、蟻群算法等其他優(yōu)化算法具有更好的魯棒性、并行性和分布性。本文提出了一種基于改進(jìn)任務(wù)匹配計算方法的聯(lián)盟生成策略,能充分發(fā)揮Agent的學(xué)習(xí)能力,準(zhǔn)確計算出在MAS系統(tǒng)中任務(wù)間的相似度,更加快速地決定出如何借鑒積累的經(jīng)驗(yàn),從而提高了聯(lián)盟值的起點(diǎn)和最優(yōu)解收斂的速度。對比實(shí)驗(yàn)表明本策略有效地增大了聯(lián)盟值和減少了聯(lián)盟生成時間。 聯(lián)
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