共查询到19条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
2.
针对任务分配算法应用于不确定动态环境时存在的不足,研究具有动态模糊特性的任务环境,借助动态模糊集理论,给出相关的多Agent动态任务分配算法并进行实例测试。测试结果表明,该算法模型可以合理地模拟MAS系统中任务分配的运行过程,并获得最优的任务分配策略与良好的任务实现效果。 相似文献
3.
4.
基于混合遗传蚁群算法的多Agent动态任务分配研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在多Agent系统中,由于任务的复杂性和Agent之间的异构,Agent的动态任务分配问题实际上是一个NP难优化问题。针对MAS的任务分配问题的动态特性,首先建立任务分配数学模型,建立任务分配优化的目标函数;其次提出了一种混合遗传蚁群算法。利用遗传算法快速迭代和蚁群算法正反馈信息、分布式求解的特点实现任务分配的组合优化。实验仿真的结果分析表明,该算法具备较好的全局收敛效率和求解精度,可明显提升多Agent系统的性能。 相似文献
5.
蒋嶷川 《模式识别与人工智能》2012,25(2):262-272
网络结构化多Agent系统既包括系统运行的底层物理网络,还包括Agent之间的交互网络。传统的任务分配方式并没有深入考虑到网络结构化的特点。文中首先论述网络结构化多Agent系统中任务分配的特点,介绍和分析基于底层网络拓扑与资源分布的任务分配方式、基于Agent交互网络与资源分布的任务分配方式和基于综合网络情境资源的任务分配方式。然后对相关工作进行综述,并与网络结构化多Agent系统任务分配模型进行比较分析。最后论述该方向的难点和未来要解决的问题。 相似文献
6.
针对饲料配方问题的特殊性和复杂性,结合多Agent系统的特点,提出了基于多Agent系统的饲料配方优化算法,算法采用多Agent协商的方式对原料变量的取值进行多阶段调整.对于有最优解的问题,算法能够逼近最优解;对于没有最优解的问题,算法能够发现并忽略不可满足或相互冲突的约束,一方面避免了人为设定的不足,另一方面所得到的解优于传统目标规划方法得到的解. 相似文献
7.
多Agent层次任务分配方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种层次任务分配方法,用于解决动态环境中的任务分配问题.利用全局分配方法为Agent分配合适的任务,当环境发生变换时,通过局部调整来解决任务和Agent之间的匹配问题,使得每个Agent能够根据局部信息选择理想的任务来执行,提高了分配算法的鲁棒性和多Agent整体效用.仿真实验结果表明,该方法是可行且有效的,能够解决动态环境中的任务分配问题. 相似文献
8.
针对动态环境中的任务和Agent的动态变化问题,提出一种基于能力及任务需求的层次任务分配方法.利用全局分配方法为Agent分配合适的任务,当环境发生变换时,通过局部调整来解决任务和Agent之间的不适应问题,每个Agent能够根据局部信息选择理想的任务执行,提高了分配算法的鲁棒性.仿真实验表明该方法是可行及有效的,能够解决动态环境中的任务分配问题. 相似文献
9.
黄毅 《计算机与数字工程》2006,34(5):89-92
运输任务分配是供应链中一个十分重要的问题。将多Agent技术应用于运输任务分配系统,通过多Agent之间的协商完成运输任务的分配,并利用JavaBean技术为Java提供了基于组件的软件开发体系,开发了一个运输任务分配的原型系统。 相似文献
10.
一种优化的多Agent相关任务并行调度算法 总被引:4,自引:0,他引:4
讨论了在多Agent系统中多组作业的并行调度问题,提出了一个描述多组作业推进速度的指标——调度效率和一种优化的多Agent相关任务并行调度算法——多Agent相关任务均衡 压缩调度算法(MADTBCSA)。以调度效率作为调度的标准,通过追求多组作业的均衡推进,来达到有效利用Agent时间的目的,同时利用静态压缩算法,进一步压缩调度长度,提高了Agent的利用率。 相似文献
11.
实施遗传算法的多Agent系统的构建与实现 总被引:1,自引:1,他引:1
针对常规遗传算法的不足,该文引入智能体技术实施遗传算法,所构建的多Agent系统能从进化环境中获取表征目前进化状态的有用信息,动态地调整进化参数,监控并调度进化操作,以期快速高效地搜索到全局最优,从而提升GA的优化性能。多个实例试验表明该算法能改善常规遗传算法的欠缺,显示出超越常规遗传算法的优良性能。 相似文献
12.
为解排列优化问题,在多智能体进化算法的基础上,提出一种整数编码的多智能体进化算法。重新定义了竞争算子和自学习算子。在网格内,智能体与周围的8个智能体构成竞争域,优胜智能体将编码段植入失败智能体,只有优胜者能获得自学习机会,自学习算子中智能体通过两种编码段换位方式来提升能量。使用本算法在旅行商问题典型数据上进行测试,与现有文献比较,表明该算法具有更好的全局寻优能力而且收敛稳定性更好。 相似文献
13.
14.
结合实际纸盆车间的生产特点,考虑了模具、机器和操作人员等多种资源约束,以及加工时间和交货日期的不确定性等因素,建立了批量可变的模糊柔性Job-shop调度问题模型。同时结合多智能体系统以及生命科学中免疫系统的免疫信息处理机制,构造了一种用于求解实际Job-shop调度问题的多智能体免疫算法。该方法通过智能体与其邻居间的竞争操作以及自学习操作,并结合自适应疫苗接种、交叉、变异和模拟退火操作,来更新每个智能体在解空间的位置,使其能够更精确地收敛到全局最优解。最后对某纸盆车间的调度实例进行了求解,实验结果验证了算法的有效性。 相似文献
15.
16.
针对差分进化 (Differential evolution, DE)算法搜索效率较低和容易陷入局部最优的缺点,设计了基于SA的混合差分进化算法(SA-based Hybrid DE, SAHDE),以提高DE算法的全局寻优能力。该算法采用自适应变异算子和交叉算子,并结合模拟退火(Simulated Annealing, SA)算法的Metropolis 准则。首先通过标准测试函数对改进的SAHDE进行性能测试,证明了该算法比DE、自适应混合DE (Adaptive Hybrid DE, AHDE)和遗传算法(Genetic Algorithm, GA)更有效。进而将该算法运用到联合补货-配送集成优化(典型NP-hard)问题的求解中,通过大规模的算例分析,证实SAHDE在解决联合补货-配送优化问题比DE、AHDE和GA更有效。 相似文献
17.
针对动态编码搜索算法(DEAS)求解全局优化问题容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于模拟退火思想的动态编码随机搜索算法。算法的静态数据结构是二进制矩阵,矩阵每一行代表问题的一个维度;动态过程包括增加串长执行搜索和在最优方向的引导下探索两个基本过程。数值实验的结果表明,对非线性的和不连续的多维函数,改进随机算法的性能要优于原始DEAS算法,具有对初始解强的鲁棒性和更强的跳出局部最优解的优点。 相似文献
18.
19.
武器-目标分配问题的模拟退火算法 总被引:1,自引:0,他引:1
武器-目标分配(WeaponTargetAssignment)问题是一个典型的优化问题,模拟退火算法是求解此问题的一种有效方法。文章采用模拟退火算法对WTA问题进行求解,通过实验得到了理想的仿真结果。 相似文献