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；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 联盟模型 捕食者问题 合同网协议

作者: ZHAN Qianyi 詹千熠 SUN Qiang 孙强 ZHAN Yusen 詹宇森 WANG Chongjun 王崇骏 XIE Junyuan 谢俊元

作者单位: State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China;Depart 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京210093;南京大学计算机科学与技术系,南京210093

会议类型: 国内会议

会议名称: 第29届中国数据库学术会议

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 1098-1108

在线出版日期: 2012-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）