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题名多属性能力agent的复杂联盟生成算法
被引量：1
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作者
杜继永
张凤鸣
黄国荣
吴虎胜
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机构
中国人民解放军
空军工程大学
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第10期2960-2962,共3页
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文摘
研究了具有多属性能力的agent复杂联盟生成问题。首先从能力分类的角度,给出了agent及联盟的能力向量的形式化描述,并建立了复杂联盟生成问题的模型;然后提出了基于二阶段修正的PSO算法的求解框架,采用面向可加能力分配的整数编码策略,每次优化过程分两个阶段对约束进行处理。第一阶段通过粒子编码修正过程处理可加能力约束,生成初始联盟;第二阶段针对可并能力约束,提出了一种具有多项式时间复杂度的算法,生成可行联盟。仿真实验结果表明,该算法能够有效地实现多属性能力的agent复杂联盟的生成。
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关键词
复杂联盟生成
能力分类
二阶段修正粒子群算法
编码策略
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Keywords
complicated coalition generation（CCG）
ability classification
two-phase revise based particle swarm optimization（tpr-pso）
encoding strategy
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名约束优化问题的修正选择粒子群优化算法
被引量：4
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作者
池瑞
高岳林
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机构
北方民族大学信息与系统科学研究所
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出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2012年第5期87-92,共6页
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基金
国家自然科学基金(60962006)
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文摘
提出一种求解约束优化问题的修正选择粒子群优化算法(RSPSO).在这个算法中,利用动态多阶段罚函数方法处理约束,并加入一种违反约束的修正选择策略,采用线性递减违反约束容忍度来引导粒子,即利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,指引粒子迅速飞向可行域;考虑到粒子群中每个粒子周围的局部信息对它未来飞行的影响,改进了基本粒子群优化的速度方程.数值结果表明,所提出的算法求解约束最优化问题具有较高的计算精度、较好的稳定性和较强的全局寻优能力.
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关键词
全局优化
约束优化问题
粒子群进化
修正选择策略
可行基规则
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Keywords
global optimization
constrained optimization
particle swarm evolution
revised selection strategy
feasibility-based rule
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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