一种动态环境下的移动Agent智能迁移算法 被引量：4

1

作者 党辰 王嘉祯 +1 位作者 刘爱珍 赵新青 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期19-21,共3页

在对移动Agent服务系统进行建模的基础上,提出一种基于蚁群算法的移动Agent智能迁移算法。为减少探测软件带来的额外开销,利用Agent探测全局系统状态。当Agent移动到服务节点时,能根据信息素自适应地调整旅行路线。实验结果表明,该算法... 在对移动Agent服务系统进行建模的基础上,提出一种基于蚁群算法的移动Agent智能迁移算法。为减少探测软件带来的额外开销,利用Agent探测全局系统状态。当Agent移动到服务节点时,能根据信息素自适应地调整旅行路线。实验结果表明,该算法能适应动态环境的变化,具有容错性。在对蚁群算法引入自适应调整的信息素增加强度系数后,Agent能以更高的效率完成迁移。 展开更多

关键词 移动agent 蚁群算法 迁移 迁移策略 旅行agent问题

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一种基于蚁群优化算法的旅行Agent问题求解 被引量：3

2

作者 杜荣华 姚刚 吴泉源 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第6期158-160,共3页

旅行Agent问题解决移动Agent在不同主机间移动时如何规划最优的迁移路线,是复杂的组合优化问题。蚁群算法作为一种新的生物进化算法,具有并行、正反馈和启发式搜索等特点。本文在蚁群算法的基础上,通过修改它的信息素轨迹更新规则,并引... 旅行Agent问题解决移动Agent在不同主机间移动时如何规划最优的迁移路线,是复杂的组合优化问题。蚁群算法作为一种新的生物进化算法,具有并行、正反馈和启发式搜索等特点。本文在蚁群算法的基础上,通过修改它的信息素轨迹更新规则,并引入自适应的信息素挥发系数,来求解旅行Agent问题。实验结果表明了本文算法的可行性。 展开更多

关键词 旅行agent问题 移动agent 蚁群算法

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基于蜂群算法的移动agent迁移策略研究

3

作者 肖庆 焦健 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第11期4078-4080,共3页

旅行agent问题是一个复杂的组合优化问题,在于解决保证agent在不同主机间移动时如何根据任务情况规划路线,实现在完成任务时间最短的路线上迁移。采用进化算法的搜索求解具有启发性强、鲁棒性强的特点,但也面临着陷于局部最优解,导致ag... 旅行agent问题是一个复杂的组合优化问题,在于解决保证agent在不同主机间移动时如何根据任务情况规划路线,实现在完成任务时间最短的路线上迁移。采用进化算法的搜索求解具有启发性强、鲁棒性强的特点,但也面临着陷于局部最优解,导致agent在迁移过程中整体任务完成效率降低等问题。提出了一种基于蜂群算法的agent迁移模型,将agent划分为侦察、引领和跟随三种角色,agent通过彼此间的信息互换,在群体迁移的过程中同时实施新路径的发现和调整。实验结果表明,该算法可以很好地实现目标寻径效率,与经典蚁群算法相比,该模型具有消耗时间短、占用主机负载少的优点。 展开更多

关键词 移动agent 蜂群算法 蚁群算法 agent旅行问题

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求解旅行Agent问题的自适应蚁群算法 被引量：4

4

作者 郑向瑜 彭勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第16期52-54,共3页

针对现有的蚁群算法在求解旅行Agent问题中所存在的全局最优解的收敛速度不强和一致性欠佳等问题,在蚁群算法的基础上,利用算法的迭代次数来动态自适应地修改选择路径上的信息素的更新规则和信息素的挥发系数,从而使Agent在路径选择中... 针对现有的蚁群算法在求解旅行Agent问题中所存在的全局最优解的收敛速度不强和一致性欠佳等问题,在蚁群算法的基础上,利用算法的迭代次数来动态自适应地修改选择路径上的信息素的更新规则和信息素的挥发系数,从而使Agent在路径选择中这两方面的能力得到了提高。实验结果表明,相比现有的解决旅行Agent问题的蚁群算法,该算法在求解全局最优解的收敛速度和一致性方面具有更强的优势。 展开更多

关键词 蚁群算法 路径选择 旅行agent问题(tap)

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混合蚁群蜂群算法在旅行Agent问题中的应用 被引量：7

5

作者 宋佩莉 祁飞 张鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第36期34-38,共5页

针对蚁群算法在解决旅行Agent问题(TAP)时存在搜索时间长和易陷入局部最优的缺点,提出一种将蜂群和蚁群算法相结合的新型算法。通过修改状态转移概率和信息素更新规则使算法更符合TAP问题的特征,引入跟随蜂思想使蚂蚁尽快搜索到问题最优... 针对蚁群算法在解决旅行Agent问题(TAP)时存在搜索时间长和易陷入局部最优的缺点,提出一种将蜂群和蚁群算法相结合的新型算法。通过修改状态转移概率和信息素更新规则使算法更符合TAP问题的特征,引入跟随蜂思想使蚂蚁尽快搜索到问题最优解,加入阻塞度因子以避免算法陷入局部最优。仿真结果表明,该算法在解决旅行Agent问题时有效避免了蚁群算法的上述缺点,且在解的性能上优于相关算法。 展开更多

关键词 旅行agent问题 蚁群算法 蜂群算法 跟随蚁 阻塞度因子

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一种基于负载均衡的多Agent路径规划算法 被引量：3

6

作者 朱广蔚 秦小麟 许峰 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期198-203,共6页

在分布式信息查询系统中,使用多个Agent协作完成查询任务是一种有效的方法,所有Agent的总行程影响网络的通信流量,单个Agent的最大负载决定了查询任务的完成时间。现有方法大多研究如何减少Agent的总行程,未考虑Agent的负载均衡问题。... 在分布式信息查询系统中,使用多个Agent协作完成查询任务是一种有效的方法,所有Agent的总行程影响网络的通信流量,单个Agent的最大负载决定了查询任务的完成时间。现有方法大多研究如何减少Agent的总行程,未考虑Agent的负载均衡问题。本文提出一种基于负载均衡的多Agent迁移路线规划(Load balanced mul-ti-agent planning,LBMAP)算法首先寻找图中一条包含所有节点的TSP回路,然后使用动态规划算法将该回路分为多段,每个Agent访问其中一段,算法兼顾了两个优化目标:最小化Agent的总行程、最小化Agent的关键负载。仿真实验表明:随着Agent平均访问节点数的增大,LBMAP算法的性能趋近于理论最优值。 展开更多

关键词 移动代理 负载均衡 旅行商问题

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改进的蚁群算法求解旅行Agent问题 被引量：2

7

作者 马军 王岩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期35-37,共3页

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,但搜索时间长、易陷入局部最优解是其突出缺点。旅行Agent问题是一类复杂的组合优化问题,目的在于解决移动Agent为完成用户指定任务,在不同主... 蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,但搜索时间长、易陷入局部最优解是其突出缺点。旅行Agent问题是一类复杂的组合优化问题,目的在于解决移动Agent为完成用户指定任务,在不同主机间移动时的迁移策略问题。在蚁群算法的基础上,引入变异运算,并且对蚁群算法的全局和局部更新规则进行改进,引入自适应的信息素挥发系数来提高收敛速度和算法的全局最优解搜索能力,从而使得移动Agent在移动时以最优的效率和最短的时间来完成迁移。仿真结果表明,改进的算法在解的性能和收敛速度上均优于相关算法。 展开更多

关键词 计算机应用 蚁群算法 旅行agent问题 信息素

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免疫算法下激光切割协同作业路径规划研究

8

作者 孙建平 《激光杂志》 北大核心 2024年第12期214-218,共5页

制造业的发展使激光切割技术的路径规划问题的重要性日益凸显。传统的激光切割路径规划方法在处理复杂、高要求的任务时,往往面临效率低下、资源浪费等问题。设计免疫算法下激光切割协同作业路径规划方法。将零件闭环轮廓上的特征点选... 制造业的发展使激光切割技术的路径规划问题的重要性日益凸显。传统的激光切割路径规划方法在处理复杂、高要求的任务时,往往面临效率低下、资源浪费等问题。设计免疫算法下激光切割协同作业路径规划方法。将零件闭环轮廓上的特征点选作一个集合,将路径规划问题转化为旅行商问题,构建单激光机切割路径规划的目标函数,依据单目标函数构建切割协同作业路径规划的目标函数。制定协同作业路径规划目标函数的路径长度约束条件、材料浪费率约束条件、总加工时间约束条件。基于协同进化思想设计协同进化免疫算法,通过该算法实施激光切割协同作业路径规划目标函数的求解。实验测试结果表明,设计方法得到的路径避免了交叉点,未出现经过已切割区域的情况,获得了路径规划最优解。由于实现了多激光器协同作业路径规划,大大提升了激光器稼动率。 展开更多

关键词 免疫算法 激光切割 多旅行商问题 协同作业 路径规划

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一种有效的稀疏无线传感器网络路由方案 被引量：5

9

作者 宋朝 郑迎凤 赵文彬 《电信科学》 北大核心 2016年第4期59-64,共6页

稀疏无线传感器网络中节点之间距离过远,使得移动代理节点成为最有效的数据收集方式,然而移动代理节点由于能量限制无法在一次数据收集中到达网络所有节点进行数据收集。为保证在能量受限的移动代理节点总路由路径最短,给出了一种稀疏... 稀疏无线传感器网络中节点之间距离过远,使得移动代理节点成为最有效的数据收集方式,然而移动代理节点由于能量限制无法在一次数据收集中到达网络所有节点进行数据收集。为保证在能量受限的移动代理节点总路由路径最短,给出了一种稀疏无线传感器网络能量受限移动代理节点的路由方案。首先构建移动代理节点的路由数学模型,然后根据移动代理节点初始能量将无线传感器网络划分成不同的子集,最后采用旅行商人问题的模拟退火算法计算出每个子集最短路由,全部子路由的集合即最优路由。仿真及其分析结果表明:随着网络节点个数增多和移动代理节点能量增大,所给方案的总路由能够比较接近于理想情况,在实际应用中比较有效且适于推广。 展开更多

关键词 稀疏无线传感器网络 移动代理节点 旅行商人问题 路由算法

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用改进的多智能体遗传算法求解旅行商问题 被引量：4

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作者 张继军 田宝国 李萧 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第4期954-956,共3页

多智能体遗传算法是基于智能体对环境感知与反作用的能力提出的一种新的函数优化方法,具有很快的收敛速度,尤其是在优化超高维函数时更显示出了它的优越性。针对这一特点对该算法进行了适当的改进,在邻域正交交叉算子中采用精英保留策略... 多智能体遗传算法是基于智能体对环境感知与反作用的能力提出的一种新的函数优化方法,具有很快的收敛速度,尤其是在优化超高维函数时更显示出了它的优越性。针对这一特点对该算法进行了适当的改进,在邻域正交交叉算子中采用精英保留策略,在自学习算子中引入邻域正交交叉算子并采用小变异概率以加快收敛速度。求解TSP的实验结果显示,改进后算法的性能有了较大的提高。 展开更多

关键词 智能体 遗传算法 多智能体遗传算法 旅行商问题

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基于强化学习的一类NP问题求解算法 被引量：1

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作者 孟祥萍 苑全德 +1 位作者 皮玉珍 陈渝 《现代电子技术》 2007年第4期138-139,142,共3页

Agent强化学习是机器学习的一个重要分支。阐述了Agent强化学习算法的基本理论,建立了求解类货郎担等NP问题的数学模型,给出了Agent强化学习算法解决这类问题的框架和基本方法,并运用该方法成功地解决了一个赛程安排问题,较传统方法有... Agent强化学习是机器学习的一个重要分支。阐述了Agent强化学习算法的基本理论,建立了求解类货郎担等NP问题的数学模型,给出了Agent强化学习算法解决这类问题的框架和基本方法,并运用该方法成功地解决了一个赛程安排问题,较传统方法有一定的改进。 展开更多

关键词 agent 强化学习 NP问题 货郎担问题

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基于偏好信息的多目标旅行商问题Pareto优化求解 被引量：7

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作者 李锋 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2011年第5期592-598,共7页

多目标旅行商问题(MOTSP)是经典旅行商问题的扩展,其优化目标包含了距离、成本、收益及风险等多个相互冲突的指标.本文提出了一种基于偏好的Pareto演化算法p-PEA用于建模并求解此NP-hard问题.该优化算法建立在MOTSP的智能体仿真模型之上... 多目标旅行商问题(MOTSP)是经典旅行商问题的扩展,其优化目标包含了距离、成本、收益及风险等多个相互冲突的指标.本文提出了一种基于偏好的Pareto演化算法p-PEA用于建模并求解此NP-hard问题.该优化算法建立在MOTSP的智能体仿真模型之上,从而解决了数学建模不能真实再现实际MOTSP中众多影响因素的问题.通过仿真的方法,算法能够得到MOTSP可行解的各项评价指标值.在此基础上,通过设计演化算法搜索问题的Pareto优化解集.其中,将决策者的决策偏好信息引入到Pareto优化解集的求解过程中,所得结果将更合理.最后,以一个130个城市的旅行商问题为例验证了算法的有效性. 展开更多

关键词 多目标旅行商问题 PARETO优化 演化算法 基于智能体的建模 偏好

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