基于群智能的多agent聯(lián)盟形成理論與算法研究.pdf

1、聯(lián)盟是多智能體系統(tǒng)（Multi-agent System，MAS）研究中的一個(gè)熱點(diǎn)方向，多智能體通過聯(lián)盟可以進(jìn)行協(xié)作。群智能算法（Swarm Intelligence，SI）由于其尋優(yōu)能力強(qiáng)和搜索效率高等特點(diǎn)，可以用來解決復(fù)雜系統(tǒng)的聯(lián)盟形成問題，然而基于群智能的聯(lián)盟形成算法中，存在易陷入局部最優(yōu)、搜索效率低等問題，影響最優(yōu)聯(lián)盟求解的效率。
　　對此，論文首先深入學(xué)習(xí)研究了群智能中遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法以及多agent聯(lián)盟形成理論

2、，之后，系統(tǒng)的研究了基于遺傳和量子粒子群優(yōu)化的多agent聯(lián)盟形成的理論和算法，論文主要工作有：
　　1、為了提高聯(lián)盟形成的效率，提出了一種改進(jìn)遺傳算法的求解單任務(wù)聯(lián)盟形成方法。主要針對算法中選擇、交叉和變異操作，根據(jù)既定法則在潛在交叉集合中選擇個(gè)體進(jìn)行交叉操作，交叉點(diǎn)選擇依據(jù)能使后代產(chǎn)生有效個(gè)體；改進(jìn)后的變異操作增強(qiáng)了個(gè)體進(jìn)化的方向性。仿真實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的遺傳算法在求解單任務(wù)agent聯(lián)盟形成時(shí)表現(xiàn)出了良好的尋優(yōu)能力和搜索效率。

3、
　　2、提出了多維自適應(yīng)量子粒子群優(yōu)化算法，提高了算法有效性。改進(jìn)傳統(tǒng)量子粒子群算法中壓縮擴(kuò)張因子，使粒子每一維壓縮擴(kuò)張因子不再具有相同值，而是根據(jù)粒子該維位置增長速度因子和離散度因子進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，新算法在具有動態(tài)自適應(yīng)性的同時(shí)，尋優(yōu)能力也得到了提高。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比，新算法在全局尋優(yōu)能力和收斂速度都優(yōu)于其他一些同類的算法。
　　3、利用多維自適應(yīng)思想求解聯(lián)盟形成問題。對于離散化的聯(lián)盟形成問題，不能采用上述壓縮擴(kuò)張因子的

4、更新策略，文章采用了針對聯(lián)盟形成問題的壓縮擴(kuò)張因子的更新策略，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該種思想在聯(lián)盟求解精度上取得了一定的效果。
　　4、提出了一種基于評價(jià)因子行為等級更新的多agent聯(lián)盟效用分配策略。該策略引入評價(jià)因子概念，將行為等級定性描述的agent行為因素通過既定方法量化為行為評價(jià)因子，agent完成任務(wù)的能力表示為能力評價(jià)因子，結(jié)合這兩種評價(jià)因子對agent聯(lián)盟的效用進(jìn)行劃分，并根據(jù)agent完成任務(wù)情況和是否存在欺騙行為對ag