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分布式任务决策是提高多智能体系统自主性的关键.以异构多智能体协同执行复杂任务为背景,首先建立了一种考虑任务载荷资源约束、任务耦合关系约束及执行窗口约束等条件的异构多智能体分布式联盟任务分配模型;其次,对一致性包算法(CBBA)进行了扩展,提出了基于改进冲突消解原则的一致性联盟算法(CBCA),以实现异构多智能体协同无冲突任务分配,并进一步证明了在一定条件下CBCA算法收敛于改进顺序贪婪算法(ISGA).最后通过数值仿真,验证了CBCA算法求解复杂约束条件下异构多智能体联盟任务分配问题的可行性和快速性.  相似文献   
2.
针对多数基于GPRS无线网络的数据远传系统中数据中心IP地址动态变化的问题,提出一种新的解决方案。该方案克服了传统实现方案需额外申请动态域名的缺点,简化了下位机程序设计,实现了GPRS终端与数据中心的正确连接,保证了系统稳定性、效率、成本间的平衡。  相似文献   
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针对有/无人机编队对地攻击作战行动方案规划求解问题,提出一种基于马尔可夫决策过程(MDP)模型的求解策略。首先,依据有/无人机编队对地攻击兵力组成和行动特点,给出了MDP模型中状态集与行动集的形成方法,设计了MDP模型中状态转移概率计算方法和报酬函数,考虑资源、时间等约束条件,进一步建立了行动方案生成MDP优化模型;其次,对蚁群算法的路径选择概率和信息素更新策略进行了改进,并应用于MDP优化模型求解;最后,进行了仿真分析,结果表明,提出的方案能够有效地求解有/无人机编队行动方案生成问题,求解过程速度快,解质量较高。  相似文献   
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