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基于自适应PSO和类别分解的多任务串行联盟生成


□ 许金友 李文立

  (大连理工大学 系统工程研究所,辽宁 大连116023)
  
  摘 要:
  现有的联盟生成方案多针对一个agent只能加入一个联盟,不利于联盟总效用的最大化以及联盟中agent能力的充分利用。提出了基于能力类别的agent分解策略,通过定义子agent使得agent可以同时加入多个联盟,在此基础上设计了基于二维离散粒子群的多任务串行联盟生成算法,并对粒子的惯性权重进行动态自适应调整;最后通过算例验证了该方法的有效性。
  关键词:多代理系统; 多任务联盟; 交叉联盟; 子代理; 自适应粒子群优化算法
  中图分类号:TP18文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2009)04-1338-04
  
  Multi-task coalition formation serially based on adaptive PSO and category division
  
  XU Jin-you, LI Wen-li
  
  (Institute of Systems Engineering, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning 116023,China)
  
  Abstract:
  Existing researches concentrated mainly on each agent could only participate in one coalition, which goes against optimization of coalition utility and making full use of agents ability. Proposed an agent division strategy according to the ability category and defined subagent to ensure one agent had the possibility of joining in several different coalitions simultaneously. Then designed a two-dimension particle swarm optimization algorithm (PSO) with adaptive dynamic weight value to solve the serial multi-task coalition formation. Finally, proved the effectiveness of the proposed algorithm by the experiment. ......
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