多智能體分布式約束優(yōu)化問題研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著科技、信息化的飛速發(fā)展。計算機系統(tǒng)已經(jīng)從單機系統(tǒng)向分布式系統(tǒng)方向轉(zhuǎn)變。日益復(fù)雜的問題已經(jīng)逐漸超出了單機所能處理的范疇。越來越多的研究者尋求在多智能體分布式合作領(lǐng)域中進行求解。因此，在分布式環(huán)境下，如何最大限度地發(fā)揮智能體(Agent)計算和服務(wù)能力已經(jīng)成為一個研究熱點。這個領(lǐng)域比較傳統(tǒng)的研究如未知環(huán)境下的機器人區(qū)域覆蓋問題。特指利用傳感設(shè)備，在移動機器人對環(huán)境沒有任何認(rèn)知的情況下，盡可能高效地遍歷目標(biāo)環(huán)境區(qū)域，或者滿足覆蓋時間短、重

2、復(fù)路徑少等優(yōu)化目標(biāo)。而隨著云計算技術(shù)的興起。其逐漸成為智能體計算與服務(wù)領(lǐng)域新的研究熱點。作為一種全新的信息處理模式。其以虛擬化技術(shù)為支撐，將資源抽象成虛擬機的方式提供給用戶，極大地對資源以及服務(wù)實現(xiàn)了有效利用。但是，伴隨著云計算規(guī)模的增大，資源的最優(yōu)化分配問題是一個NP-hard問題。本文以多智能體分布式約束優(yōu)化問題為研究背景，做了以下幾方面的工作。
　　(1)從智能體以及分布式約束優(yōu)化兩個角度出發(fā)，研究了多智能體分布式約束優(yōu)化問

3、題的背景，研究現(xiàn)狀以及特點。
　　(2)對分布式約束優(yōu)化算法相關(guān)理論進行了研究。從算法產(chǎn)生，算法流程等方面入手，重點介紹了本文研究所采用的核心算法，Max-sum算法。并通過與其他分布式算法的對比，分析了其在求解NP問題上的優(yōu)越性。
　　(3)研究云環(huán)境下資源分配的問題模型，利用多智能體分布式約束優(yōu)化理論對其進行建模，并用Max-sum算法求解。重點探究基于Max-sum算法的機制相比于傳統(tǒng)機制，在資源分配效益以及用戶滿意度

4、上的優(yōu)勢。
　　(4)通過對Max-sum算法自身結(jié)構(gòu)的詳細(xì)分析。提出了基于邊際貢獻的改進方案。并通過對比實驗的方式，將本文提出改進方案與原算法以及Alex，Roger[1]提出的改進方案進行比較，驗證了本文提出的改進方案的有效性與優(yōu)越性。
　　(5)研究了機器人區(qū)域覆蓋問題模型，從問題概述，模型設(shè)計以及運行環(huán)境分析入手，詳細(xì)探究了機器人區(qū)域覆蓋問題的分布式約束優(yōu)化建模，以及Max-sum算法在解決機器人最優(yōu)化決策的具體過程