多Agent系统合作问题求解的任务分配研究

在多Agent系统合作问题求解中,任务分配是一个重要的环节。本文提出了一个任务分配方案,该方案能较好的协调Agent的资源状况,使整个多Agent系统高效运转。     

求解作业车间调度问题的一种自适应遗传算法

针对作业车间调度问题，提出了最小化空闲时间的处理过程及其变异算子，设计了一种自适应遗传算法．该算法根据个体的特征确定交叉和变异次数，并根据种群特征不断修正种群．经典的调度基准问题测试表明：自适应措施能够有效保持种群的多样性，可以采用非常小的种群规模；最小化空闲时间的变异算子缩小了算法的搜索空间，大大提高了搜索效率．     

求解柔性作业车间调度问题算法综述

柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP)是一类典型的组合优化问题,也是几个经典的NP-hard问题之一.由于其应用的广泛性和求解的复杂性,这一问题受到了众多学者的关注.基于此,针对现有的关于FJSP的相关研究进行归类总结,将已有的求解方法分为精确算法、启...     

求解作业车间调度问题的混合QPSO算法

文章使用混合量子粒子群优化算法求解作业车间调度问题,并设计了一种基于工序的编码方式;为了克服量子粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火算法引入量子粒子群优化算法,使算法具有跳出局部最优的能力并增强其全局搜索能力,形成量子粒子群-模拟退火调度算法;仿真结果表明,混合算法具有良好的全局收敛性能.     

混合遗传算法求解车间作业调度问题

分析了生产调度问题,提出一种更为有效的动态混合遗传算法,成功地解决了复杂的FT10×10问题.研究过程中引入自适应遗传算法思想,结合一种能够很好解决调度问题的编码规则和适应度值函数,对该算法进行了详细分析.为防止在遗传操作过程中非法染色体导致程序运行失败,给出了非法染色体合法化的规则.仿真结果表明,该算法和编码规则非常适合调度问题,且所提出的动态混合算法优于其它算法.     

基于多主体的智能调度系统研究

研究了生产作业调度及智能调度系统。针对现代生产作业调度的特殊要求,对多主体技术及主体之间的协作机制在作业调度方面的应用进行了探讨,建立了基于多主体的智能调度系统框架结构和适应实际生产环境的主体模型结构,研究了在多主体结构的基础上实现作业调度的机制和方法。     

求解柔性作业车间调度问题的免疫遗传算法

通过对柔性作业车间调度问题(FJSP)进行分析,借鉴生物免疫机理提出一种求解柔性作业车间调度问题的免疫遗传算法(IGA).该算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,通过抽取疫苗和接种疫苗等免疫机制,有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的不足,显著提高了基本遗传算法对全局最优解的搜索能力和收敛速度.仿真实例表明,免疫遗传算法能有效解决柔性作业车间调度问题.     

取货车辆动态调度问题求解策略分析研究

为了解决取货车辆动态调度问题的优化求解问题,本文分析了取货车辆动态调度问题的动态变化事件类型和每类动态变化事件的应对策略,在应对策略的基础上分析研究问题的滚动时域设置和求解策略设计. 结果表明,求解策略研究对取货车辆动态调度问题的优化求解有重要意义,并为深入研究其他类型动态车辆调度问题奠定了基础.     

车间作业调度问题中调度规则算法的设计方法研究进展

 调度规则是解决实际生产中的动态车间作业调度问题的有效方法,但它的效率取决于系统特征、加工条件参数和调度目标,因此没有一个规则在所有的调度环境下都比其他规则要好。综述了调度规则的发展、分类及特点,并对调度规则的设计方法进行总结。介绍了调度规则的设计方法,包括早期使用的手工方法和表现较好的智能方法,给出进化算法、遗传规划和数据挖掘方法,并分析比较了其优缺点。针对调度规则设计方法存在的不足,指出了未来的研究方向。     

求解车间作业调度问题的快速禁忌搜索算法

针对车间作业调度问题的难解性，提出了一种求解该问题的快速禁忌搜索算法．该算法是按照禁忌搜索算法的一般步骤来进行设计的，在设计过程中对于算法所涉及到的初始解问题、邻域构造问题以及禁忌表长度的选取等问题给出了旨在减少算法计算时间，提高算法优度的解决方案．该算法找到了所测试的21个标准算例中18个算例的精确最优解，而且在PⅡ233的计算机上每个算例的计算时间不超过2s。     

复杂系统的MAS动态协作求解时序逻辑模型

借助于组织学思想,将自适应系统中的自主运行单元抽象为Agent,把复杂自适应系统视为多Agent组织,从时间和状态角度,对复杂动态系统的行为进行描述。提出了基于时序活动逻辑的多Agent动态协作任务求解自适应机制和构造模型;详细分析了任务求解BDI Agent的信念、愿望、意图的产生过程和实现方法;深入讨论了协商推理的语义规则和行为规则;给出了协作群组的选择算法,包括从群组的建立、选择任务Agent、分解和分配子任务;从任务求解Agent的心智变化角度,详细描述了动态协作任务求解模型实现的6个阶段:任务动态分配、协作意愿产生、协作群体生成、共同计划制定、协作群体行动和结果评估。通过在MAGE等平台上的实验和仿真测试,验证了方法的可行性和有效性。     

MAS 合作机制及其应用的

分析了多智体系统合作的形式和机制,并结合实际系统工作特点,提出了基于多智体的系统开发方法和技术,使系统具有更多的智能特性和主动性.     

基于MAS的动态协作任务求解模型与算法

为提高动态网格资源的利用率,提出了基于多智能体系统博弈协作的任务动态分配和协作求解模型,建立了网格资源调度模型和任务求解算法,证明了资源分配博弈中Nash均衡点的存在性、唯一性和Nash均衡解。该方法能够利用用户智能体的学习和行为能力,使得用户的资源申请和任务调度具有较高的合理性和有效性。进行了供求关系中竞价博弈的模型试验。实验结果表明,资源调度算法不但可以有效减少延迟,而且在响应时间的平滑性、吞吐率及资源利用率方面比类似方法要好。使得整个网格系统供需合理、负载均匀。     

广义纳什均衡问题求解的极小极大方法

应用正则化Nikaido-Isoda函数, 一类广义纳什均衡问题的求解被转化为一个极小极大问题的求解．利用Fischer-Burmeister函数将与极小极大问题的必要性条件等价的变分不等式的Karush-Kuhn-Tucker系统转化为一个半光滑方程组．应用牛顿法求解此方程组, 并给出了半光滑牛顿法局部超线性收敛的充分条件．数值结果验证了极小极大方法对解决广义纳什均衡问题的有效性．     

时间知觉对顿悟问题解决的影响研究

探讨了时间观念因素对顿悟问题解决的影响,结果表明时间观念影响顿悟问题的解决,体现在长远未来时间观念促进了加工转移现象的产生,形成了抽象的心理表征,因而促进了对顿悟问题的解决.     

A Multi-Agent Approach for Solving Traveling Salesman Problem

The traveling salesman problem （TSP） is a classical optimization problem and it is one of a class of NP- Problem. This paper presents a new method named multiagent approach based genetic algorithm and ant colony system to solve the TSP. Three kinds of agents with different function were designed in the multi-agent architecture proposed by this paper. The first kind of agent is ant colony optimization agent and its function is generating the new solution continuously. The second kind of agent is selection agent, crossover agent and mutation agent, their function is optimizing the current solutions group. The third kind of agent is fast local searching agent and its function is optimizing the best solution from the beginning of the trial. At the end of this paper, the experimental results have shown that the proposed hybrid ap proach has good performance with respect to the quality of solution and the speed of computation.     

基于卖方多提议的双边多属性自动协商模型

针对电子交易应用领域,提出一种私有信息和有时间约束的、基于卖方多提议和买方评价的多属性自动协商模型.买方协商策略简化为对卖方每一回合提交的一个或多个提议进行评价,卖方则根据时间和资源依赖策略确定提议的整体让步效用,根据买方评价和协商历史确定不同的让步属性组合和让步幅度,从而生成若干等效的新提议.该模型能有效减轻系统的通信和计算负担,提高解的收敛速度,在一定程度上改善协商效率和质量,并且在买方效用函数为线性时保证较优的联合效用.     

一种分布式问题求解的数学模型

基于离散的Lagrange方法,建立了一个基于多agent系统的求解分布式约束满足问题(CSP)的数学模型,当各agent的局部行为聚合成一个给定目标函数的下降操作时,只要该CSP是可解的,就可以通过这个多agent系统寻找出问题的一个解．使用这个模型对分布式逃逸算法进行了分析,有助于进一步了解各agent的局部行为的聚合涌现,提高求解的性能。     

朴素表征影响物理问题解决的实验研究

设计了两个实验以探究其朴素表征对物理问题解决的影响．以初二学生为被试的实验Ⅰ，通过１８个动力学题目的测试，对影响建构科学理论表征的朴素概念（即物理前概念）及其渊源进行了探讨．而以初一、初二、高一、高二及大学二年级的部分学生为被试的实验Ⅱ，通过两个运动学问题的测试，探究了学校物理教学对朴素表征的影响．结果表明，直觉经验和物理教学均对朴素表征有影响．后者的影响将随学习的深入而逐渐消除，前者的影响则不易消除．     

基于MAS的智能后勤运输系统的建模方法

根据现代战争对军事后勤敏捷化、可视化、智能化的需要，介绍了智能后勤运输系统概念，分析了智能后勤运输系统的三种通信方式，即内部运输系统通信方式、路径选择－运输实体广播通信方式和路径选择－运输实体双向通信方式，评介了其利弊并提出了一种基于多智能体的智能后勤运输系统建模方法。