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提出一種多變異改進(jìn)遺傳算法應(yīng)用于多AGENT 系統(tǒng)通信問題。考慮基因位的影響力及跟蹤進(jìn)化過程的遺傳參數(shù)調(diào)整策略，采用多種變異操作，提高算法的收斂能力。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)遺傳算法相對(duì)于SGA 解決多AGENT 問題在收斂速度上有明顯提高，算法穩(wěn)定性也有所改善。新算法的優(yōu)化質(zhì)量較高，具有更好的實(shí)際應(yīng)用效果。
單個(gè) agent 的能力是有限且不完善的，需要不斷的學(xué)習(xí)，尤其是在越來越常見的有限資
源的、動(dòng)態(tài)的、開發(fā)的環(huán)境當(dāng)中。在多agent 環(huán)境中，為了完成任務(wù)，多個(gè)具有獨(dú)立智能行為的agent 可能需要通過協(xié)作、協(xié)商、競(jìng)爭(zhēng)等互相操作協(xié)調(diào)整個(gè)多agent 系統(tǒng)[1][2]。
遺傳算法具有全局收斂及隱含并行性，而且不要求對(duì)象解析表達(dá)，因此最近幾年以及有
些文章將它與多agent 技術(shù)結(jié)合。文獻(xiàn)[3]將多agent 技術(shù)應(yīng)用在遺傳算法中提高遺傳算法的性能。文獻(xiàn)[4]將遺傳算法應(yīng)用在形成agent 聯(lián)盟中。
本文應(yīng)用多變異改進(jìn)遺傳算子構(gòu)成兩層遺傳算法優(yōu)化 MAS，尋求以最小代價(jià)完成目標(biāo)
任務(wù)。仿真結(jié)果表明算法具有較強(qiáng)的魯棒性和收斂性，適于應(yīng)用在復(fù)雜分布系統(tǒng)中。
單個(gè) agent 的能力是有限且不完善的，需要不斷的學(xué)習(xí)，尤其是在越來越常見的有限資
源的、動(dòng)態(tài)的、開發(fā)的環(huán)境當(dāng)中。在多agent 環(huán)境中，為了完成任務(wù)，多個(gè)具有獨(dú)立智能行為的agent 可能需要通過協(xié)作、協(xié)商、競(jìng)爭(zhēng)等互相操作協(xié)調(diào)整個(gè)多agent 系統(tǒng)[1][2]。
遺傳算法具有全局收斂及隱含并行性，而且不要求對(duì)象解析表達(dá)，因此最近幾年以及有
些文章將它與多agent 技術(shù)結(jié)合。文獻(xiàn)[3]將多agent 技術(shù)應(yīng)用在遺傳算法中提高遺傳算法的性能。文獻(xiàn)[4]將遺傳算法應(yīng)用在形成agent 聯(lián)盟中。
本文應(yīng)用多變異改進(jìn)遺傳算子構(gòu)成兩層遺傳算法優(yōu)化 MAS，尋求以最小代價(jià)完成目標(biāo)
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