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基于动态刺激响应模型的异质农业Agent群任务分配策略 被引量：2
1
作者 宫金良 王伟 +1 位作者 张彦斐 兰玉彬 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期142-150,共9页
针对农业Agent群协同控制困难、工作效率低的问题,研究了基于改进刺激响应模型的异质农业Agent群任务分配策略。建立基于熟人网与云边协同计算系统的分层混合式Agent群体系架构;将蚁群算法的刺激响应模型应用于传统合同网算法中,通过建... 针对农业Agent群协同控制困难、工作效率低的问题,研究了基于改进刺激响应模型的异质农业Agent群任务分配策略。建立基于熟人网与云边协同计算系统的分层混合式Agent群体系架构;将蚁群算法的刺激响应模型应用于传统合同网算法中,通过建立自适应招标策略来限制投标Agent数量、减少系统的通信负担;在考虑农业Agent异质性的基础上建立任务分配的效能模型,通过构建时变系数与时间矩阵,建立基于直接信任度、基于推荐信任度的动态信任度函数与响应阈值设计方法,以优化农业Agent团队的整体效能;利用增量式PID算法与积分分离阈值建立刺激量动态更新函数,减少了Agent团队工作量的超调量、通信量与偏差收敛时的迭代次数。仿真结果表明,在Agent团队规模分别为40个与100个时,改进的合同网算法相比传统合同网算法的整体效能分别提高了41.1%与83.1%;在Agent团队规模为40个时,额外设置3组刺激量更新函数,基于PID算法的刺激量动态更新函数的工作量超调量相比第2组函数、第3组函数分别降低了24.5%、9.5%,在迭代次数方面,相比第1组函数、第3组函数分别降低了84.3%、84.8%;在Agent团队规模分别为20、40、100个时,改进的合同网算法的通信量相比传统合同网算法减少了49.1%、63.7%、72.4%。验证实验表明,由改进的合同网算法进行任务分配的通信量与工作量超调量较传统合同网算法分别减少了70.0%与20.2%,整体效能比传统合同网算法增加了14.1%,且改进的任务分配算法能保证参加工作的Agent群在规定的时限要求内完成对工作区域的100%覆盖。 展开更多
关键词 异质农业 AGENT 任务分配 合同网算法 刺激响应模型 增量式PID算法
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