求解分布式约束优化问题的邻居忽略策略局部搜索算法

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作者 石美凤 贾国艳 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期788-794,共7页

针对现有基于局部搜索思想的分布式约束优化问题求解算法存在容易陷入局部最优的问题,提出了一系列用于求解分布式约束优化问题(DCOP)的基于邻居忽略策略(NI)的局部搜索算法,以扩大对解空间的搜索,避免陷入局部最优。为了研究智能体之... 针对现有基于局部搜索思想的分布式约束优化问题求解算法存在容易陷入局部最优的问题,提出了一系列用于求解分布式约束优化问题(DCOP)的基于邻居忽略策略(NI)的局部搜索算法,以扩大对解空间的搜索,避免陷入局部最优。为了研究智能体之间约束关系的可变性和随机性对局部搜索的影响和极值对于局部搜索的影响,分别设计了单个随机邻居忽略策略和极值邻居忽略策略。同时,基于单个邻居随机忽略策略和极值邻居忽略策略,设计了用于平衡算法探索和开发能力的混合策略。此外,还设计了多个邻居随机忽略策略,以探讨求解DCOP时同时随机忽略多个邻居的可行性,并在理论上证明了随机邻居忽略策略对智能体之间的约束关系没有影响。将提出的一系列基于邻居忽略策略的局部搜索算法与十种先进的非完备算法在三类基准问题上的寻优结果进行了实验对比,结果表明所提一系列用于求解DCOP的基于邻居忽略策略的局部搜索算法显著优于目前先进的非完备算法。 展开更多

关键词 分布式约束优化问题 邻居忽略 解空间扩大搜索 局部搜索算法

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自组织分治求解分布式约束优化问题 被引量：3

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作者 黄晶 刘大有 +1 位作者 杨博 金弟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期1831-1839,共9页

分布式约束优化问题(DCOP)是在大规模、开放、动态网络环境中的优化问题,在计算网格、多媒体网络、电子商务、企业资源规划等领域中都有广泛应用.除了具有传统优化问题的非线性、约束性等特点,DCOP还具有动态演化、信息区域化、控制局... 分布式约束优化问题(DCOP)是在大规模、开放、动态网络环境中的优化问题,在计算网格、多媒体网络、电子商务、企业资源规划等领域中都有广泛应用.除了具有传统优化问题的非线性、约束性等特点,DCOP还具有动态演化、信息区域化、控制局部化、网络状态异步更新等特点.寻求一种解决DCOP的大规模、并行、具有智能特征的求解方法已成为一个具有挑战性的研究课题.目前已提出多种求解DCOP的算法,但大多不是完全分散的算法,存在集中环节,需要网络的全局结构作为输入,不适合处理由规模巨大、地理分布、控制分散等因素导致的全局结构难以获取的分布式网络.针对该问题,提出一个基于自组织行为的分治策略求解DCOP.在不具有全局网络知识的情况下,分布在网络中的多个自治Agent基于局部感知信息、采用自组织的方式协作求解.与已有算法相比,它是一个完全分散式算法,并在求解效率和求解质量方面都展现出很好的性能. 展开更多

关键词 分布式约束优化问题 多AGENT系统 自组织 分散式算法 分治法

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低约束密度分布式约束优化问题的求解算法 被引量：3

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作者 丁博 王怀民 +1 位作者 史殿习 唐扬斌 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期625-639,共15页

多Agent协作过程中的许多挑战都可以建模为分布式约束优化问题.针对低约束密度的分布式约束优化问题,提出了一种基于贪婪和回跳思想的求解算法.在该算法中,各Agent基于贪婪原则进行决策,能够利用低约束密度问题中大量赋值组合代价为0这... 多Agent协作过程中的许多挑战都可以建模为分布式约束优化问题.针对低约束密度的分布式约束优化问题,提出了一种基于贪婪和回跳思想的求解算法.在该算法中,各Agent基于贪婪原则进行决策,能够利用低约束密度问题中大量赋值组合代价为0这一特点来加快求解速度.同时,Agent间的回跳机制可以在贪婪原则陷入局部最优时保证算法的完全性.相对于已有主流算法,该算法可以在保持多项式级别的消息长度/空间复杂度的前提下,以较少的消息数目求解低约束密度的分布式约束优化问题.给出了算法关键机制的正确性证明,并通过实验验证了算法的上述性能优势. 展开更多

关键词 分布式约束优化问题 多AGENT 算法

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分布式约束优化问题及其求解算法

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作者 雷兴明 邢昌风 吴玲 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2012年第5期1-5,共5页

分布式约束优化问题(DCOP)能够对多智能体系统(MAS)中的各种分布式推理任务进行建模,广泛应用于分布式规划、调度、资源分配等问题中。首先从DCOP的概念出发,引入一个典型的DCOP实例,在此基础上对DCOP问题求解的两类主流算法进行了详细... 分布式约束优化问题(DCOP)能够对多智能体系统(MAS)中的各种分布式推理任务进行建模,广泛应用于分布式规划、调度、资源分配等问题中。首先从DCOP的概念出发,引入一个典型的DCOP实例,在此基础上对DCOP问题求解的两类主流算法进行了详细介绍和比较分析。针对DCOP对现实问题建模中出现的部分集中式、硬约束、开放式、隐私和anytime等5个方面的问题进行了阐述,并介绍了相应的扩展算法。在动态实时问题,自稳定性与误差容错以及在物理分布式环境下仿真等问题仍需进一步研究。 展开更多

关键词 多智能体系统 分布式约束优化问题 ADOPT算法 DPOP算法

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基于多种群的随机扰动蚁群算法求解分布式约束优化问题 被引量：5

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作者 石美凤 肖诗川 冯欣 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第9期2683-2688,共6页

针对现有的基于蚁群优化思想求解分布式约束优化问题的算法收敛较慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于多种群的随机扰动蚁群算法(random disturbance based multi-population ant colony algorithm to solve distributed constra... 针对现有的基于蚁群优化思想求解分布式约束优化问题的算法收敛较慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于多种群的随机扰动蚁群算法(random disturbance based multi-population ant colony algorithm to solve distributed constraint optimization problems,RDMAD)来求解分布式约束优化问题。首先,RDMAD提出了一种分工合作机制,将种群按比例划分为采用贪婪搜索的子种群和采用启发式搜索的子种群,同时构建分级更新策略,提高算法收敛速度和求解质量;然后对采用贪婪搜索的子种群设计自适应变异算子和奖惩机制,防止算法陷入局部最优;最后在算法陷入停滞时触发随机扰动策略,增加种群多样性。将RDMAD与七种最先进的非完备算法在三类基准问题上的寻优结果进行了实验对比,结果表明RDMAD在求解质量和收敛速度上优势明显,且稳定性较高。 展开更多

关键词 分布式约束优化问题 蚁群算法 自适应变异算子 非完备算法

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求解连续型分布式约束优化问题的自适应多点交叉遗传算法 被引量：1

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作者 廖鑫 石美凤 陈媛 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期793-802,共10页

针对连续型分布式约束优化问题(continuous distributed constraint optimization problems,C-DCOPs)求解算法的anytime属性的缺失、约束函数形式的限制和无法保证收敛等局限,本文提出一种求解C-DCOP的自适应多点交叉遗传算法(adaptive ... 针对连续型分布式约束优化问题(continuous distributed constraint optimization problems,C-DCOPs)求解算法的anytime属性的缺失、约束函数形式的限制和无法保证收敛等局限,本文提出一种求解C-DCOP的自适应多点交叉遗传算法(adaptive multi-point crossover genetic algorithm based C-DCOP,AMCGA)。在AMCGA中,智能体(agent)构建分布式种群和广度优先搜索(breadth first search,BFS)伪树以分布式地计算个体适应度;通过贪婪策略选择精英个体进行自适应多点交叉实现全局搜索,智能体之间协同通信保证分布式种群中解的一致性;利用变异算子完成局部搜索。AMCGA适用于任意形式的约束函数,并被证明具有任意时间属性和全局收敛性。在4类基准问题上的广泛实验结果表明,AMCGA的求解质量优于最先进的C-DCOP求解算法,能有效地打破目前C-DCOP求解算法的局限,并在求解质量方面存在20%~30%的提升。 展开更多

关键词 连续型分布式约束优化问题 任意时间属性 自适应多点交叉 遗传算法 分布式种群 广度优先搜索伪树 智能体 求解质量

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多Agent系统中分布式约束优化问题

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作者 丑超弘 马耀飞 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第B07期171-176,共6页

分布式约束优化问题在多Agent系统中应用十分广泛,它已经作为多Agent分布式推理的一项关键技术,既能够最优化一组分布约束,又能够在一定程度上保护Agent的信息,同时提高解决问题的效率。首先介绍分布式约束优化问题的背景及其算法的发展... 分布式约束优化问题在多Agent系统中应用十分广泛,它已经作为多Agent分布式推理的一项关键技术,既能够最优化一组分布约束,又能够在一定程度上保护Agent的信息,同时提高解决问题的效率。首先介绍分布式约束优化问题的背景及其算法的发展,对现有解决问题的一些完全算法和不完全算法作出了具体论述,通过从效率、质量、隐私等方面这些算法进行比较和分析,然后介绍在分布式约束优化问题在具体领域中的应用,最后论述分布式约束优化算法目前存在的问题及未来发展方向。 展开更多

关键词 分布式约束优化问题 多AGENT系统 完全算法 不完全算法

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基于分布式约束优化的武器目标分配问题研究 被引量：5

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作者 雷兴明 邢昌风 吴玲 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第7期128-130,共3页

为解决舰艇编队协同防空中的武器目标分配(WTA)问题,提出一种将WTA问题建模为分布式约束优化问题的方法。介绍求解分布式约束优化问题的2个典型算法ADOPT和DPOP。通过Frodo软件平台对舰艇拦截多批反舰导弹过程进行仿真,比较2个算法在仿... 为解决舰艇编队协同防空中的武器目标分配(WTA)问题,提出一种将WTA问题建模为分布式约束优化问题的方法。介绍求解分布式约束优化问题的2个典型算法ADOPT和DPOP。通过Frodo软件平台对舰艇拦截多批反舰导弹过程进行仿真,比较2个算法在仿真时间、通信量等方面的性能,结果证明了该方法求解WTA问题的可行性。 展开更多

关键词 武器目标分配问题 分布式约束优化问题 ADOPT算法 DPOP算法 假设树 Frodo软件

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基于分布式约束优化的多平台导弹协同航路规划 被引量：9

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作者 雷兴明 邢昌风 +1 位作者 吴玲 卢发兴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期2068-2072,共5页

考虑到战场环境存在不同威胁体,引入改进型Voronoi图,完成了不同威胁集合下导弹可飞航路集的构图;建立了威胁和燃油模型,计算得到各段航路的代价.在此基础上,针对多导弹航路的总代价最小,且到达目标的最大时差最小的优化目标,将多平台... 考虑到战场环境存在不同威胁体,引入改进型Voronoi图,完成了不同威胁集合下导弹可飞航路集的构图;建立了威胁和燃油模型,计算得到各段航路的代价.在此基础上,针对多导弹航路的总代价最小,且到达目标的最大时差最小的优化目标,将多平台导弹航路规划问题建模为分布式约束优化问题,并利用分布式约束优化算法求解各弹的航路.针对典型实例进行了仿真,获得了优化的航路方案,且计算时间、通信量等指标均表明了模型方法的有效性. 展开更多

关键词 多导弹协同 改进型Voronoi图 协同航路规划 分布式约束优化问题

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基于局部并行搜索的分布式约束优化算法框架 被引量：3

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作者 石美凤 杨海 +3 位作者 陈媛 肖诗川 廖鑫 何颖 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第8期2376-2380,共5页

针对当前局部搜索算法在求解大规模、高密度的分布式约束优化问题(DCOP)时,求解困难且难以跳出局部最优取得进一步优化等问题,提出一种基于局部并行搜索的分布式约束优化算法框架(LPOS),算法中agent通过自身的取值并行地搜索局部所有邻... 针对当前局部搜索算法在求解大规模、高密度的分布式约束优化问题(DCOP)时,求解困难且难以跳出局部最优取得进一步优化等问题,提出一种基于局部并行搜索的分布式约束优化算法框架(LPOS),算法中agent通过自身的取值并行地搜索局部所有邻居取值来进一步扩大对解空间的搜索,从而避免算法过早陷入局部最优。为了保证算法的收敛性与稳定性,设计了一种自适应平衡因子K来平衡算法对解的开发和继承能力,并在理论层面证明了并行搜索优化算法可以扩大对解空间的搜索,自适应平衡因子K可以实现平衡目的。综合实验结果表明,基于该算法框架的算法在求解低密度和高密度DCOP时性能都优于目前最新的算法。特别是在求解高密度DCOP中有显著的提升。 展开更多

关键词 分布式约束优化问题 多智能体系统 局部搜索算法 并行搜索优化

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基于改进AGD-分布式多智能体系统的目标优化分配模型 被引量：6

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作者 刘家义 王刚 +2 位作者 张杰 王闯 宋喜团 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期863-870,共8页

由于现代化战场环境动态多变、作战实时性高,针对当前防空作战中武器目标分配(weapon target assignment,WTA)约束多且复杂、传统建模无法真实反映战争过程、模型可信度不高等问题,提出一种在分布式约束优化问题(distributed constraint... 由于现代化战场环境动态多变、作战实时性高,针对当前防空作战中武器目标分配(weapon target assignment,WTA)约束多且复杂、传统建模无法真实反映战争过程、模型可信度不高等问题,提出一种在分布式约束优化问题(distributed constraint optimization problem,DCOP)背景下,基于多智能体系统(multi-Agent system,MAS)理论的武器目标优化分配模型,并利用改进的加速梯度下降(accelerated gradient descent,AGD)算法进行求解。通过实验证明了该算法具有良好的收敛性和低复杂度,能够适应现代化防空作战的需求,满足大规模寻优问题的需求,高效解决多智能体目标优化分配问题。 展开更多

关键词 多智能体系统 分布式约束优化问题 武器目标分配 加速梯度下降

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一种历史局部代价求解ADCOPs的算法 被引量：2

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作者 石美凤 吴俊 陈媛 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2022年第9期156-163,共8页

局部搜索算法是求解非对称分布式约束优化问题(asymmetric distributed constraint optimization problems,ADCOPs)的热点,然而此系列算法都未利用历史局部代价这一关键信息。提出了一种新的历史局部代价的算法(historical local cost,H... 局部搜索算法是求解非对称分布式约束优化问题(asymmetric distributed constraint optimization problems,ADCOPs)的热点,然而此系列算法都未利用历史局部代价这一关键信息。提出了一种新的历史局部代价的算法(historical local cost,HLC),利用局部代价历史记录求解ADCOPs。HLC使用指数加权移动平均(exponential weighted moving average,EWMA)对局部代价进行模拟更新,并引入了种群机制对其充分模拟和搜索更广的解空间,从模拟局部代价的有效性和种群作用的优越性进行了理论分析。实验结果表明:HLC比最先进的ADCOPs非完备算法有更高质量的解。 展开更多

关键词 多智能体 分布式约束优化问题 非完备算法 局部搜索算法

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