基于知识库和改进型免疫算法求解多任务联盟生成问题

摘要：

联盟生成是MAS的一个关键问题,主要研究如何在MAS中动态生成面向任务的最优Agent联盟.但现有的研究在连续搜索几个类似任务的求解联盟时,都是重新搜索整个求解空间,而没有很好地利用求解的历史信息,从而影响了求解效率.为此,提出了”任务亲和度”的概念,通过建立历史信息的知识库,引入免疫算法来搜索多任务联盟,并对免疫算法进行了改进,提出自适应提取疫苗的策略,在一定程度上加快了解的进化速度.实验结果证明了算法的有效性.

关键词： 多Agent系统 多任务联盟 任务亲和度 知识库 免疫算法 联盟生成问题

作者: 苏兆品 蒋建国 夏娜 张国富

作者单位: 合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009

会议类型: 国内会议

会议名称: 第一届Agent理论与应用学术会议

会议地点: 山东烟台

会议语种:中文

页码: 190-194

在线出版日期: 2006-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）