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多Agent系统中双边多指标自动协商的ACEA算法
被引量：
6
1
作者
高坚
张伟
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006年第6期1104-1108,共5页
自动协商是多Agent系统中的一个中心议题,它是在Agent间建立一种合作合约,多数情况下这种合约包含多个协商指标,而多指标的协商比单一指标的协商要复杂得多·因此,如何快速、高效地进行Agent间的多指标自动协商是多Agent系统中必须...
自动协商是多Agent系统中的一个中心议题,它是在Agent间建立一种合作合约,多数情况下这种合约包含多个协商指标,而多指标的协商比单一指标的协商要复杂得多·因此,如何快速、高效地进行Agent间的多指标自动协商是多Agent系统中必须解决的一个问题·给出了一个Agent间多指标协商的模型(MN),并在此基础上提出了双边—多指标协商的一种加速混沌进化算法(ACEA)·ACEA算法首先将混沌机制引入进化计算,然后采用压缩技术对算法进行加速,这样既克服了进化计算过早收敛到局部Nash平衡点的缺点,又解决了多指标协商繁杂的计算和引入混沌后带来的收敛速度慢的问题·理论分析和仿真实验表明,ACEA算法以概率1收敛到全局最优解·
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关键词
多指标协商
混沌系统
进化计算
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题名
多Agent系统中双边多指标自动协商的ACEA算法
被引量：
6
1
作者
高坚
张伟
机构
烟台大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006年第6期1104-1108,共5页
基金
国家自然科学基金重大项目(60496323)
山东省教育厅计划基金项目(JSJ03J1)~~
文摘
自动协商是多Agent系统中的一个中心议题,它是在Agent间建立一种合作合约,多数情况下这种合约包含多个协商指标,而多指标的协商比单一指标的协商要复杂得多·因此,如何快速、高效地进行Agent间的多指标自动协商是多Agent系统中必须解决的一个问题·给出了一个Agent间多指标协商的模型(MN),并在此基础上提出了双边—多指标协商的一种加速混沌进化算法(ACEA)·ACEA算法首先将混沌机制引入进化计算,然后采用压缩技术对算法进行加速,这样既克服了进化计算过早收敛到局部Nash平衡点的缺点,又解决了多指标协商繁杂的计算和引入混沌后带来的收敛速度慢的问题·理论分析和仿真实验表明,ACEA算法以概率1收敛到全局最优解·
关键词
多指标协商
混沌系统
进化计算
Keywords
multi-issue negotiation
chaos system
evolution algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多Agent系统中双边多指标自动协商的ACEA算法
高坚
张伟
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006
6
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参考文献
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