改进非支配排序遗传算法求解多目标Agent联盟

摘要：

　　采用典型多目标进化算法-NSGA-Ⅱ 对从任务角度进行抽象建模所得到的Agent联盟模型进行生成优化，并针对Agent联盟生成存在的特点，将Pareto最优概念与多目标优化相结合对NSGA-Ⅱ算法进行改进，从而实现兼顾联盟收益、开销、时间约束等多个目标。仿真对比实验结果表明，算法运行一次可以获得多个Pareto最优解，为各个目标之间权衡分析提供了有效的工具，在满足性能要求下，可为联盟生成提供满足多个设计目标的全局优化方案，对联盟实际应用具有借鉴与应用价值。对联盟实际应用具有借鉴与应用价值。

关键词： 计算机仿真 遗传算法 多目标优化算法 Agent联盟

作者: XU Bo 许波 YU Jian-ping 余建平 PENG Zhi-ping 彭志平 ZHU Xing-tong 朱兴统

作者单位: Department of Computer Science and Technology, Guangdong University of Petrochemical Technology, Mao 广东石油化工学院计算机科学与技术系,茂名 525000 College of Mathematics and Computer Science, Hunan Normal University, Changsha 410081, China 湖南师范大学数学与计算机科学学院,长沙410081

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十二届中国虚拟现实大会

会议地点: 秦皇岛

会议语种:中文

页码: 1814-1817,1822

在线出版日期: 2012-09-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）