面向动态任务合作求解的联盟模型

摘要：

多Agent系统中,Agent间通过形成联盟达到提高任务求解能力,获取更多收益的目的.主要关注联盟模型的改进和联盟形成阶段的改进,基于ARG(agent,role,group)元模型和学习机制提出了一种采用角色和学习机制的新联盟模型CLAR(coalition model based on learning agent and role)；在采用合同网协议的CLAR联盟模型中提出了两阶段联盟形成机制；通过捕食者问题实验验证了角色和学习机制的作用,以及两阶段联盟形成机制在减少通讯代价上的作用.

关键词：多Agent系统、联盟、捕食者问题、ARG元模型、合同网

所属期刊栏目：6

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60503021,60721002,60875038,61105069;the Science and Technology Support Program of Jiangsu Province of China under Grant Nos.BE2010180,BE2011171;the Scientific Research Foundation of Graduate School of Nanjing University No.2011CL07

在线出版日期：2013-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1098-1108