基于PSO的多智能體聯(lián)盟形成理論及其在WSN任務分配中的應用研究.pdf

1、聯(lián)盟作為多智能體系統(tǒng)（Mutil-Agent System，MAS)研究中一個棘手而又緊迫性的問題，如何行成一個高效穩(wěn)定均衡的聯(lián)盟，使聯(lián)盟朝著最佳的方向發(fā)展，一直是 MAS中研究的一個關鍵性問題。PSO算法作為一種簡單全局優(yōu)化算法，因?qū)?yōu)能力強、搜索效率高等，經(jīng)常被用于解決聯(lián)盟形成問題。但目前 PSO算法大多存在易陷入局部最優(yōu)、進化后期搜索效率低等，這樣難免會影響最佳聯(lián)盟值的求解效率。
　　對此，論文在深入研究了MAS聯(lián)盟形成理論

2、的基礎上，系統(tǒng)研究了基于PSO的多Agent動態(tài)聯(lián)盟形成的相關問題及其在WSN任務分配中的應用，論文具體工作包括：
　　1、提出一種基于IPSO算法的多Agent聯(lián)盟形成方法?？紤]到單個Agent能力的有限性，多個Agent往往需要形成聯(lián)盟來完成任務或提高聯(lián)盟整體能力，如何生成一組面向任務的最優(yōu)聯(lián)盟是MAS研究中的一個首要問題?；诖宋闹刑岢鲆环N改進的粒子群優(yōu)化算法（IPSO）來解決該問題，同時為克服粒子過早收斂和局部優(yōu)化問題，引

3、入一種柯西變異的擾動算子。與PSO算法及ACO算法相比，該IPSO算法全局搜索能力高，有效地避免了粒子過早收斂，資源浪費等問題。
　　2、基于Agent自身突出特性提出一種新的效用分配策略。為改善MAS中聯(lián)員間能者多勞的特性，同時保證聯(lián)盟效用劃分的合理性，文中基于 BDI模型提出一種基于Agent自身突出特性的聯(lián)盟效用分配策略。根據(jù)任務需求，Agent及時調(diào)整自身突出特性，在保證完成任務及盟員間友好合作的基礎上使自身獲益最大。經(jīng)驗

4、證，該策略增強了Agent適應環(huán)境的能力，較好地滿足了聯(lián)盟形成機制的全局最優(yōu)性、效益劃分的合理性、強穩(wěn)定性、時效性等要求。
　　3、文中以多Agent角色模型和WSN任務分配問題為背景，提出一種帶混合聯(lián)盟的WSN任務分配方法，也是對MAS聯(lián)盟形成理論的一種實際應用。針對現(xiàn)有無線傳感器網(wǎng)絡任務分配策略通常不考慮任務內(nèi)部結構，從而影響網(wǎng)絡生命周期、能耗及負載平衡等，基于邏輯依賴性提出一種新的無線傳感器網(wǎng)絡任務分配策略。該策略首先由選出

5、的盟主根據(jù)任務本身具有的邏輯依賴性，逐層將任務進行分解為由一系列的子任務，并依據(jù)邏輯依賴性賦予子任務優(yōu)先級，最后運用矩陣的二進制編碼設計一種基于位置加權的離散粒子群優(yōu)化的帶混合聯(lián)盟的無線傳感器網(wǎng)絡任務分配算法，找到某個合適節(jié)點執(zhí)行此子任務。引入虛擬節(jié)點以加強盟主間的交流；引入能量閥值對節(jié)點能量進行預測并決定子任務是否遷移；運用拓撲和逆拓撲排序法，根據(jù)子任務預期完成時間及權重系數(shù)，求出關鍵子任務，優(yōu)先分配能力強、執(zhí)行效率高的節(jié)點執(zhí)行相應子