| 改进非支配排序遗传算法求解多目标Agent联盟 |
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| 引用本文： | 许波,余建平,彭志平,朱兴统.改进非支配排序遗传算法求解多目标Agent联盟[J].系统仿真学报,2012,24(9):1814-1817,1822. |
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| 作者姓名： | 许波 余建平 彭志平 朱兴统 |
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| 作者单位： | 1. 广东石油化工学院计算机科学与技术系,茂名,525000
2. 湖南师范大学数学与计算机科学学院,长沙,410081 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(60903168);广东省教育部产学研结合项目(2010B090400235);广东高校石油化工故障诊断与信息化控制工程技术开发中心开放基金项目(512016);湖南省教育厅资助科研项目(10B062);湖南师范大学青年优秀人才培养计划(ET51102) |
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| 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。
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| 关 键 词： | Agent联盟 Pareto最优解 多目标问题 多目标优化 |
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