基于蟻群算法的動態(tài)合同網(wǎng)問題的研究.pdf

1、多智能體系統(tǒng)的誕生和發(fā)展是分布式人工智能技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果。多智能體系統(tǒng)的研究近幾年來已經(jīng)成為基于網(wǎng)絡(luò)的分布式人工智能的研究熱點。其研究的核心問題是一組自治主體間智能行為的協(xié)作與協(xié)調(diào)。合同網(wǎng)協(xié)議是由Randa Ⅱ Devis和Reid G．Smith針對任務(wù)和資源分配提出的協(xié)調(diào)策略?；诤贤W(wǎng)中任務(wù)的產(chǎn)生、分配、管理者及合同者的產(chǎn)生均是動態(tài)的，靈活性好，它已經(jīng)成為多智能體系統(tǒng)協(xié)同設(shè)計中的關(guān)鍵技術(shù)。但經(jīng)典的合同網(wǎng)協(xié)議忽略了主體之

2、間可能存在的矛盾，未考慮沖突的識別和消解，而且，由于所有承包商都可以參加投標(biāo)，管理器必須評價大量的投標(biāo)書，合同網(wǎng)通信開銷和資源占用都較大。 針對經(jīng)典合同網(wǎng)協(xié)議中的不足，許多研究人員對它進(jìn)行了改進(jìn)。但大多數(shù)研究集中在對靜態(tài)環(huán)境下合同網(wǎng)的改進(jìn)。而多智能體系統(tǒng)開放性、動態(tài)性特征，要求合同網(wǎng)協(xié)議用于解決動態(tài)環(huán)境下的協(xié)同問題。因此，動態(tài)合同網(wǎng)協(xié)議的研究成為合同網(wǎng)研究中最重要的問題之一。 本文研究了多智能體系統(tǒng)的開放性、動態(tài)性特征、

3、經(jīng)典合同網(wǎng)協(xié)議及蟻群算法中的閾值模型，考察了幾種經(jīng)典的改進(jìn)方案的優(yōu)缺點，完成了以下工作： 1、通過對經(jīng)典合同網(wǎng)協(xié)議的研究，分析了幾種典型的合同網(wǎng)改進(jìn)方案。大多數(shù)研究集中在對靜態(tài)環(huán)境下合同網(wǎng)的改進(jìn)，而多智能體系統(tǒng)開放性、動態(tài)性的特征，要求合同網(wǎng)協(xié)議用于解決動態(tài)環(huán)境下的協(xié)同問題，因此，對動態(tài)合同網(wǎng)的研究具有重要意義。 2、通過對蟻群算法的系統(tǒng)學(xué)習(xí)，重點分析具有分工特性的自適應(yīng)蟻群算法中的閾值模型?；谠撃Ｐ偷纳鐣蕴卣?，本文

4、引入此模型，提出了基于多信息素的動態(tài)合同網(wǎng)協(xié)議。大量實驗數(shù)據(jù)表明，基于多信息素的動態(tài)合同網(wǎng)協(xié)議與基本動態(tài)合同網(wǎng)協(xié)議相比，在運(yùn)算時間及通信量上都有明顯優(yōu)勢。 3、對基于多信息素的動態(tài)合同網(wǎng)協(xié)議的研究發(fā)現(xiàn)，為多智能體系統(tǒng)中的個體設(shè)置適量的緩沖池，可有效提高系統(tǒng)完成任務(wù)的效率。同時，大量的實驗數(shù)據(jù)也對此進(jìn)行了證實。 4、多智能體仿真工具的研究比較。本文選用Repast平臺作為本文的仿真平臺，通過對Repast平臺的擴(kuò)展，建立基