一种改进的多agent分布式联盟形成算法
作者:
作者单位:

(北京理工大学自动化学院,北京100081)

作者简介:

卢少磊(1987-), 男, 博士生, 从事多智能体任务分配、模式识别的研究;方浩(1973-), 男, 教授, 博士生导师, 从事多智能体系统、模式识别等研究.

通讯作者:

E-mail: lu_shaolei@126.com

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家基金委创新研究群体项目(61321002);国家基金委重大国际合作项目 (61120106010);国家自然科学基金项目(61573062).


An improved distributed coalition formation algorithm in MAS
Author:
Affiliation:

(School of Automation,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China)

Fund Project:

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    摘要:

    仅采用任务性价比作为多智能体任务分配过程中的任务选择标准,会产生时间消耗大、资源利用低等问题.为此,综合任务性价比和智能体资源的特点,提出了多任务准备度的概念.根据多智能体任务分配过程的收敛性和时效性,采用Learning Automata算法动态调整任务准备度各项的权重;进而利用该方法模拟解决了低、中、高3种任务需求下多智能体任务分配问题.仿真实验结果验证了所提出方法的有效性,资源冗余可至少减少20%.

    Abstract:

    Cost-effective is usually used as a unique standard in multi-agent task allocation process, which leads to large time consumption and low resource utilization. Therefore, the concept of task readiness is proposed, which combines cost-effective and the resource feature of the agent. According to the astringency and timeliness in the task allocation process, the learning automata algorithm is used to dynamically adjust the weights of each item of task readiness. Simulations of task allocation are done under low, medium and high task demands by using the proposed. The results show the effectiveness of the method, and the resource redundancy is reduced at least by 20%.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

卢少磊,方浩.一种改进的多agent分布式联盟形成算法[J].控制与决策,2017,32(4):632-636

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  • 在线发布日期: 2017-03-28
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