本文關(guān)鍵詞： 協(xié)同向量 任務(wù)分配 多智能體系統(tǒng) 聯(lián)盟形成 人工智能　出處：《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》2017年01期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：聯(lián)盟形成是多智能體系統(tǒng)中一個(gè)重要的協(xié)同問(wèn)題,對(duì)智能體的協(xié)同能力進(jìn)行適當(dāng)?shù)拿枋鍪翘幚磉@個(gè)問(wèn)題的一個(gè)基本且必要的前提。這篇文章對(duì)智能體的協(xié)同能力進(jìn)行了建模,該模型由五個(gè)影響因素構(gòu)成。同時(shí),對(duì)任務(wù)需求向量進(jìn)行了描述。提了一種隨機(jī)機(jī)制以減少聯(lián)盟形成過(guò)程中的過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)。此外,為了減少任務(wù)需求和實(shí)際任務(wù)需求之間的差距,提出了一種人工智能方法,該方法可以提高多智能體對(duì)人類(lèi)指令的認(rèn)知。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示了該模型及分布式人工智能方法的有效性。
[Abstract]:Alliance formation is an important cooperative problem in multi-agent system. It is a basic and necessary premise to deal with this problem by properly describing the cooperative ability of the agent. This paper models the collaborative ability of the agent and the model is composed of five factors. At the same time. The task requirement vector is described. A stochastic mechanism is proposed to reduce excessive competition in the process of alliance formation. In addition, in order to reduce the gap between task requirements and actual task requirements. An artificial intelligence method is proposed, which can improve the cognition of human instruction by multi-agent. The experimental results show the effectiveness of the model and the distributed artificial intelligence method.
【作者單位】： School
【基金】：supported by the National Natural Science Foundation of China(Nos.61573062,61120106010,and 61321002) the Beijing Outstanding Ph.D. Program Mentor(No.20131000704) the Beijing Advanced Innovation Center for Intelligent Robots and Systems(Beijing Institute of Technology)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【正文快照】： 1 Introduction Coalition formation is an important coordination problem in multi-agent systems(MASs).In some situations,a single agent is unable to implement a given task or cannot implement it effectively.Agents need to coordinate with others to finish

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1473916