資源約束下的聯盟形成問題研究.pdf

1、聯盟形成問題是MAS中非?；钴S的研究課題，自治agents如何形成聯盟提高系統(tǒng)效率，是聯盟形成中的研究難點。目前，關于聯盟形成的研究通常都假定agents資源是無限的，基于資源約束下的聯盟形成問題仍然亟待研究。另外，聯盟形成問題中很多問題都是計算困難的，難以利用全搜索策略，而群智能相關技術手段為聯盟形成的解決提供了一種思路。
　　針對上述背景，本文重點研究基于群智能技術解決資源約束下的重疊聯盟生成問題和資源結盟博弈中的成功聯盟問題

2、。力圖在資源約束條件下，實現一個agent靈活、高效和快速形成聯盟承擔任務，而能為聯盟形成問題在復雜環(huán)境下的應用提供理論指導和技術支持。本文的主要內容及創(chuàng)新之處如下:
　　(1)調研當前國內外關于重疊聯盟中的群智能算法，針對其中代表性的三種算法進行深入剖析，指出三種算法的各自特點和存在的不足，為之后改進方法的提出提供理論指導。
　　(2)提出一種基于剩余資源的編碼修正策略，通過對重疊聯盟中agents和聯盟之間聯系的分析，提

3、出agent的實際資源貢獻和剩余資源貢獻的概念，設計出一種僅需要對編碼進行行檢查，不考慮agents在不同聯盟中的貢獻方式。真正意義上實現了不同環(huán)境下agents靈活加入多個任務的目標，提高了系統(tǒng)的效率。
　　(3)基于一維二進制編碼的離散粒子群優(yōu)化搜索資源結盟博弈中的成功聯盟問題，根據實際情景對agents和goals的不同偏好，提出兩種不同的編碼修正策略。該算法能夠在多項式時間內利用粒子群優(yōu)化的快速收斂特性獲得最優(yōu)解，通過對仿