基于協(xié)進(jìn)化和CPN的多智能體系統(tǒng)研究.pdf

1、多智能體系統(tǒng)(Multi-Agent System，MAS)體系結(jié)構(gòu)及協(xié)作機(jī)制是多智能體理論研究的核心與熱點問題，作為一種新興的研究方法，基于協(xié)進(jìn)化機(jī)制的多智能體協(xié)作具有廣闊的研究前景。論文主要討論基于協(xié)進(jìn)化機(jī)制的多智能體系統(tǒng)，并使用CPN(Colored Petri Net，有色Petri網(wǎng))對該系統(tǒng)進(jìn)行建模，重點闡述了基于協(xié)進(jìn)化機(jī)制的多智能體系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)、協(xié)進(jìn)化機(jī)制、協(xié)進(jìn)化過程和基于CPN的建模方法。
　　 本文首先介紹了

2、智能體的概念、特性、模型及基本結(jié)構(gòu)，接著從體系結(jié)構(gòu)和通信方式等方面介紹多智能體系統(tǒng)，多智能體系統(tǒng)主要是解決單個智能體求解能力不足的問題，多智能體系統(tǒng)的三種常見結(jié)構(gòu)為集中式結(jié)構(gòu)、分布式結(jié)構(gòu)和混合式結(jié)構(gòu)，多智能體系統(tǒng)中智能體間的通信方式為智能體通信語言ACL，ACL中最常用的是KQML語言。
　　 進(jìn)化計算是模擬自然界中生物之間的自然選擇規(guī)律的優(yōu)化算法，但是進(jìn)化計算會隨著問題復(fù)雜度的增加而變得低效甚至無能為力。為了克服傳統(tǒng)進(jìn)化計算的

3、不足，解決更為廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)、共同適應(yīng)以及智能體的協(xié)調(diào)問題，模仿自然界中物種之間的協(xié)進(jìn)化機(jī)制，產(chǎn)生了協(xié)進(jìn)化計算方法，協(xié)進(jìn)化計算的主要構(gòu)成要素是物種群體、各種群物種的進(jìn)化算法以及種群之間的交互規(guī)則等等。本文主要介紹了協(xié)進(jìn)化的概念、基本模型、形式化描述和算法，基本模型主要包括競爭型進(jìn)化模型、孤島模型和優(yōu)良食物模型等。
　　 智能體具有自主性，在多智能體系統(tǒng)的求解過程中單個智能體可能會按照自己的意圖、信念和利益進(jìn)行活動，但在多智能體系