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基于图染色混合进化算法的长期多智能体任务分配
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作者 师晓妍 袁培燕 +2 位作者 张俊娜 黄婷 龚月姣 《计算机科学》 北大核心 2025年第7期262-270,共9页
多智能体任务分配问题是智能仓储领域的关键底层问题。该问题要求将持续到来的任务分配给可用的智能体,以最小化整体任务的平均周期时间。针对该长期多智能体任务分配问题,首先将其数学建模为图染色问题,利用考虑冲突关系的图表征任务... 多智能体任务分配问题是智能仓储领域的关键底层问题。该问题要求将持续到来的任务分配给可用的智能体,以最小化整体任务的平均周期时间。针对该长期多智能体任务分配问题,首先将其数学建模为图染色问题,利用考虑冲突关系的图表征任务与智能体之间的关联性。基于该问题模型,为了最小化所有任务的平均周期时间,提出结合启发式算法、禁忌搜索算法和遗传算法的图染色混合进化算法(Graph Coloring Hybrid Evolutionary Algorithm, GCHEA),利用启发式算法生成初始解,以有效引导搜索过程;引入禁忌表,避免候选解在寻优过程中陷入局部最优;利用遗传算法的选择、交叉和替换操作增强种群多样性,通过迭代优化得到全局最优解;最终提出算法GCHEA获得图染色方案并进一步解码为具体的任务-智能体的分配方案。在仿真系统上进行测试,实验结果表明,GCHEA与现有的任务分配算法相比,在任务平均周期时间和系统总延误时间这两个性能指标上均取得了显著的改进。具体来说,任务平均周期时间平均减少了49%左右,系统总延误时间平均减少了约50%。 展开更多
关键词 智能仓储 长期多智能体任务分配 图染色问题 混合进化算法
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物联网技术在畜产品物流信息跟踪设计中的应用 被引量:1
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作者 郭世栋 穆娟 +1 位作者 张之朝 陈正林 《中兽医学杂志》 2014年第7期79-80,共2页
物联网RFID技术具有感知性、智能型的特点,作者介绍了物联网的工作原理,以及物联网技术在畜产品物流信息跟踪设计中的应用。以RFID电子标签为主要载体,依托网络技术,可以构建从畜产品养殖、屠宰加工到配送销售的产业链全过程的信息追溯... 物联网RFID技术具有感知性、智能型的特点,作者介绍了物联网的工作原理,以及物联网技术在畜产品物流信息跟踪设计中的应用。以RFID电子标签为主要载体,依托网络技术,可以构建从畜产品养殖、屠宰加工到配送销售的产业链全过程的信息追溯管理系统,解决产业链中出现的各种问题,保障畜产品的质量安全。 展开更多
关键词 物联网 RFID 畜产品 信息跟踪
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面向缓存的动态协作任务迁移技术研究 被引量:1
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作者 赵晓焱 赵斌 +1 位作者 张俊娜 袁培燕 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期300-310,共11页
边缘网络中不断出现的计算密集和延迟敏感型业务推动了任务迁移技术的快速发展。然而,任务迁移过程中存在应用场景复杂多变、问题建模难度高等技术瓶颈。尤其是考虑用户移动时,如何保证用户服务的稳定性和连续性,设计合理的任务迁移策... 边缘网络中不断出现的计算密集和延迟敏感型业务推动了任务迁移技术的快速发展。然而,任务迁移过程中存在应用场景复杂多变、问题建模难度高等技术瓶颈。尤其是考虑用户移动时,如何保证用户服务的稳定性和连续性,设计合理的任务迁移策略仍是一个值得深入探讨的问题。因此,提出了一种移动感知的服务预缓存模型和任务预迁移策略,将任务迁移问题转化为最优分簇与边缘服务预缓存的组合优化问题。首先,基于用户的移动轨迹对当前执行任务状态进行预测,引入动态协作簇和迁移预测半径的概念,提出了一种面向移动和负载两种任务场景的预迁移模型,解决了何时何地迁移的问题。然后,针对需要迁移的任务,基于最大容忍时延约束分析协作簇半径和簇内目标服务器数量的极限值,提出了以用户为中心的分布式多服务器间动态协作分簇算法(Distributed Dynamic Multi-server Cooperative Clustering Algorithm,DDMC)以及面向服务缓存的深度强化学习算法(Cache Based Double Deep Q Network,C-DDQN),解决了最优分簇和服务缓存问题。最后,利用服务缓存的因果关系,设计了一种低复杂度的交替最小化服务缓存位置更新算法,求解出了最佳迁移目标服务器集合,实现了任务迁移中的服务器协作及网络负载均衡。实验结果表明,提出的迁移选择算法具有良好的鲁棒性和系统性能,相比其他迁移算法所消耗的总成本降低了至少12.06%,所消耗的总时延降低了至少31.92%。 展开更多
关键词 移动边缘计算 服务缓存 动态协作簇 任务迁移 深度强化学习
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形态学联想记忆在内隐学习中的应用 被引量:2
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作者 冯乃勤 秦利娟 +2 位作者 王鲜芳 田勇 祝小静 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第3期156-159,共4页
内隐学习的研究关系到人类潜能开发的根本问题,是认知心理学研究的热点和难点.传统人工神经网络能够成功地模拟内隐学习,但模拟过程存在许多弊端,模拟效率也非常低.针对这些问题,采用形态学联想记忆网络(MAM)去解决.MAM不仅能够实现内... 内隐学习的研究关系到人类潜能开发的根本问题,是认知心理学研究的热点和难点.传统人工神经网络能够成功地模拟内隐学习,但模拟过程存在许多弊端,模拟效率也非常低.针对这些问题,采用形态学联想记忆网络(MAM)去解决.MAM不仅能够实现内隐学习的模拟,而且可以克服传统人工神经网络在模拟内隐学习时的各种缺陷,实验表明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 内隐学习 传统人工神经网络 形态学联想记忆网络 模拟
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