面向多智能體的多任務(wù)分配策略研究.pdf

1、論文題目：面向多智能體的多任務(wù)分配策略研究學(xué)科專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)研究生：王健指導(dǎo)教師：王磊教授摘要簽名：王使簽名：芻琵匕隨著智能體理論與技術(shù)的發(fā)展，多智能體系統(tǒng)在科學(xué)研究、互聯(lián)網(wǎng)、生產(chǎn)控制、金融服務(wù)、企業(yè)管理等諸多領(lǐng)域中有了較廣泛的應(yīng)用，但在執(zhí)行效率和效果上依然存在很大的提升空間，而面向多智能體的任務(wù)分配問題是其中的一個(gè)重要因素，這也成為目前研究的熱點(diǎn)之一。因此，針對(duì)多智能體的任務(wù)分配策略的研究逐漸呈現(xiàn)出日益重要的理論意義與現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

2、本文主要研究內(nèi)容如下：(1)針對(duì)面向合作型多智能體的多任務(wù)分配策略問題，探討了其基本的工作流程，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，并以其中的一些重要性能作為目標(biāo)函數(shù)，以便于進(jìn)一步對(duì)任務(wù)分配策略問題的研究。(2)針對(duì)面向合作型多智能體的任務(wù)分配模型，分析了粒子群算法在求解上述問題的可行性，并從理論分析的角度做了比較深入的探討和仿真實(shí)驗(yàn)分析。將所要考慮的兩個(gè)目標(biāo)有機(jī)地歸結(jié)成一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，從而將多目標(biāo)優(yōu)化問題簡化為相對(duì)簡單的單目標(biāo)優(yōu)化問題。通過編程仿

3、真，分析標(biāo)準(zhǔn)的粒子群算法和改進(jìn)后的粒子群算法在求解該問題上的優(yōu)劣。(3)在改進(jìn)的單目標(biāo)粒子群算法的基礎(chǔ)上改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法，并將其應(yīng)用于面向合作型多智能體的任務(wù)分配模型的求解中，并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。同時(shí)，測試標(biāo)準(zhǔn)的多目標(biāo)粒子群算法在解決該組合優(yōu)化問題的性能，比較兩者的優(yōu)劣，并不斷調(diào)整各個(gè)系數(shù)，以找到較好的系數(shù)取值或取值規(guī)律。(4)探討了多目標(biāo)混合粒子群算法在解決面向合作型多智能體的任務(wù)分配問題上的性能。在保留(2)和(3)中研究成果的基礎(chǔ)

4、上，引入遺傳算法的交叉操作和變異操作，引入交叉操作以加強(qiáng)算法的適應(yīng)性和精英粒子的搜索能力，引入變異操作以更有效地避免搜索陷入局部極值。(5)針對(duì)面向非合作型多智能體的任務(wù)分配問題，在合同網(wǎng)協(xié)議的相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，受現(xiàn)在網(wǎng)上招聘和應(yīng)聘現(xiàn)象的啟發(fā)，探討了一種基于聘雇機(jī)制的合同網(wǎng)協(xié)作模型。區(qū)分緊急任務(wù)和普通任務(wù)，在處理過程中突出雙向選擇和雙重競爭的機(jī)制，對(duì)管理Agent和任務(wù)Agent分別引入主動(dòng)搜索的理念，以實(shí)現(xiàn)任務(wù)動(dòng)態(tài)的，快速有效的和優(yōu)質(zhì)