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一种改进的多agent分布式联盟形成算法
被引量：
7
1
作者
卢少磊
方浩
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2017年第4期632-636,共5页
仅采用任务性价比作为多智能体任务分配过程中的任务选择标准,会产生时间消耗大、资源利用低等问题.为此,综合任务性价比和智能体资源的特点,提出了多任务准备度的概念.根据多智能体任务分配过程的收敛性和时效性,采用Learning Automat...
仅采用任务性价比作为多智能体任务分配过程中的任务选择标准,会产生时间消耗大、资源利用低等问题.为此,综合任务性价比和智能体资源的特点,提出了多任务准备度的概念.根据多智能体任务分配过程的收敛性和时效性,采用Learning Automata算法动态调整任务准备度各项的权重;进而利用该方法模拟解决了低、中、高3种任务需求下多智能体任务分配问题.仿真实验结果验证了所提出方法的有效性,资源冗余可至少减少20%.
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关键词
多AGENT系统
联盟形成
任务准备度
强化学习
原文传递
题名
一种改进的多agent分布式联盟形成算法
被引量：
7
1
作者
卢少磊
方浩
机构
北京理工大学自动化学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2017年第4期632-636,共5页
基金
国家基金委创新研究群体项目(61321002)
国家基金委重大国际合作项目(61120106010)
国家自然科学基金项目(61573062)
文摘
仅采用任务性价比作为多智能体任务分配过程中的任务选择标准,会产生时间消耗大、资源利用低等问题.为此,综合任务性价比和智能体资源的特点,提出了多任务准备度的概念.根据多智能体任务分配过程的收敛性和时效性,采用Learning Automata算法动态调整任务准备度各项的权重;进而利用该方法模拟解决了低、中、高3种任务需求下多智能体任务分配问题.仿真实验结果验证了所提出方法的有效性,资源冗余可至少减少20%.
关键词
多AGENT系统
联盟形成
任务准备度
强化学习
Keywords
MAS
coalition
formation
task
readiness
reinforce
learing
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进的多agent分布式联盟形成算法
卢少磊
方浩
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2017
7
原文传递
已选择
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