最优联盟结构生成算法中的分支限界技术

讨论多Agent系统中的最优联盟结构生成问题.对于联盟值以特征函数表示的情况下,提出了一种分支限界技术.该技术用联盟大小所代表的整数多个二部拆分作为当前搜索空间的多个分支,以已经求得的局部联盟值的下界和当前所得到的最优值所构造出的剪枝函数来限界.这样,若当前要搜索的一个分支--二部拆分的上界小于所构造的剪枝函数时,该二部拆分分支所对应的大量二部划分就不需进行分解,从而减少了搜索时间.该分支限界技术可整合到当前所出现的各种联盟结构生成算法中.为了测试该技术的有效性,本文将该技术应用到了Rothkopf所提出的DP算法和Rahwan等人所提出的IDP算法中.在具有21个Agent系统中,带有分支限界的BBDP(Branch Bound Dynamitic Programming)算法比不带有分支限界的DP算法可节省时间58.2%;带有分支限界的比不带有分支限界的IDP算法可节省时间17.8%.     

给定限界势结构生成算法的改进

寻求最优联盟结构是NP-完全的,建立限界k=n/2的最小搜索是搜索联盟结构图的最底二层及顶层,在最小搜索之后,不同算法采用不同的搜索单位和路径进行有选择地部分搜索,以尽快达到给定限界值。在实际应用中,充分利用同势的两个联盟同值或值相差不大的特征,研究最优势结构生改进算法效率。文中通过分析势结构间的关系,指出了给定限界的势结构生成算法中一些可以去除的冗余搜索集合,从两个方面改进了算法,并进行了相关结果的证明。     

与联盟值有关的联盟结构生成优化

基于势结构与联盟值无关的联盟结构生成算法的研究成果,可以应用到与联盟值有关的联盟结构生成优化中。同时,在与联盟值有关的问题研究中,充分利用给定的联盟值信息进一步优化计算,提高效率。文中介绍了同势的联盟值信息提取方法,并给出应用实例,减少的搜索空间接近一半。     

多诊断方法代理联盟策略研究

针对故障诊断对象的多故障特性，为使系统在诊断对象的各子故障域的诊断精度达到最高，给出了可以适合于在多故障情况下找到一个最优联盟结构的算法，首先，给出了各个诊断方法代理和代理联盟的诊断能力的定义，并且提出将联盟的诊断能力作为评判标准，然后，在各子故障域同时进行联盟结构的搜索，寻找出具有最高联盟诊断能力的结构形式，并改变联盟矩阵中相应单元的值，最后，根据联盟矩阵确定各子故障域的联盟结构，并在此基础上形式该诊断对象的诊断联盟。     

n人动态联盟博弈的值

在具有可转让效用的n人合作博弈理论中建立了一个动态联盟博弈模型. 首先用Markov随机过程来描述联盟结构是如何随着时间的变化而变化的,定义了状态概率等概念. 然后将局中人在不同时期的策略选择归结为在时间序列集S= { 0,1,…,τ}上的有序选择. 给出局中人在时间序列集S中每一点的SK值(支付). 提出了动态联盟博弈的SK公理,证明了每个博弈具有SK公理意义下的惟一解. 该模型是对动态联盟博弈研究方法的一次新的探索,拓展了联盟博弈理论.     

基于供应链联盟的企业联盟能力分析

分析供应链联盟形成及合作过程特点的基础上,探讨供应链联盟中企业的联盟能力,提出了在供应链管理环境下企业提高联盟能力的关键组成变量.有三类关键变量构成供应链联盟的联盟能力,第一类变量是供应链联盟选择的资格变量,称为联盟伙伴资格要素;第二类变量是使供应商能够赢得成为联盟伙伴机会的变量,称为联盟伙伴赢得要素;第三类变量是促使联盟成功的变量,称为联盟合作要素.     

并行多任务环境下Agent联盟的快速生成算法

针对并行多任务环境下Agent联盟的生成问题,提出了基于多种群蚂蚁算法的Agent联盟生成策略.在该联盟生成策略中,种群内部蚂蚁相互合作,协调资源分配并完成相应任务;种群间蚂蚁进行资源竞争,协调解决并行多项任务间的资源冲突.同时,改进的信息素更新策略在综合考虑局部联盟收益和全局联盟收益的基础上提高了算法的全局搜索能力和生成联盟的质量.仿真实验结果表明,文中算法在多种典型条件下都能生成比现有算法更加高效的联盟结构.     

一种面向无线传感器网络数据融合的路由联盟博弈方法

 在无线传感器网络为数据融合进行路由选择的过程中,减少电量消耗是一项重要的工作.由于节点对电量自私性保护,导致不会向其它节点转发数据,并且各个节点的电量消耗不均匀.这使得整个网络的性能和寿命受限.基于联盟博弈理论,对支持联盟博弈的W SN进行建模.使用特征函数描述联盟内节点发送数据过程中的收益和成本开销.针对大规模可能的解空间,基于特征函数并应用贪心策略算法搜索近似最优联盟结构,并得出结论该算法所得到的近似解在可接受的误差范围.实验结果表明,提出的路由联盟博弈模型能较大限度地延长W SN的工作寿命.     

并行多任务环境Agent联盟快速生成算法

并行多任务环境下Agent联盟的生成是多Agent系统Multi-Agent System(MAS）的难点.本文将蚂蚁算法应用到了并行多任务环境下多Agent联盟的生成问题.根据多任务的特性,提出了一种采用多种群蚂蚁的算法MCACO (Multi-Colony Ant Colony Optimization）来解决并行多任务环境下的联盟生产问题。在MCACO中采用新的信息素更新策略提高了算法的全局搜索能力.仿真实验证明了本文方法的有效性.     

联盟身份管理中的跨联盟用户互访技术研究

本文针对联盟身份管理中的跨联盟用户互访技术展开研究.首先介绍了联盟身份管理的主要技术,分析了实现跨联盟用户互访的主要挑战,并从允许其他联盟的用户访问本联盟的资源和允许本联盟的用户访问其他联盟的资源这两个方面提出了实现跨联盟用户互访的技术方案.最后,在CNGI项目的实际环境中,对CARSI联盟和CALLS联盟之间的跨联盟用户互访技术进行了实现和部署.     

关于3人对策的一个实例

讨论３人对策的一个典型实例，给出实例证明一个对策可能拥有为数甚巨的稳定集。     

一种基于Shapley值的联盟结构分配方法

提出一种针对联盟结构博弈问题的新的收益分配方法.通过分析Owen联盟结构博弈模型的局限性,在最大联盟不确定形成及特征函数不确定满足超加性时,建立了二级联盟结构合作博弈模型.提出了可行联盟结构条件下局中人分配规则并证明了该分配规则的性质.新分配方法保障实现个体局中人局部理性与联盟结构集体理性,是联盟结构保持稳定的一个必要条件.通过算例分析,验证了该分配方案的有效性.     

试论图书馆联盟在信息网格应用中的作用

介绍了信息网格和图书馆联盟的涵义,阐述了网格技术应用过程中的问题,探讨了图书馆联盟在信息网格应用中的作用,指出图书馆联盟作为图书馆际合作组织,在信息网格时代应利用信息网格技术推动图书馆际间资源共享,提高图书馆信息服务质量和能力,促进信息网格的信息连通,使其逐渐成熟。     

多agent系统的联盟框架及形成机制

基于集合分割、Rough集理论、大系统控制论和人工社会理论对多agent系统协作的联盟框架及形成机制进行了研究,提出了2类6种联盟框架.在知识层次上定义了联盟精度等概念,并给出了联盟形成的算法描述,算法易于编程实现,并给出一个应用实例,有效解决了agent的能力和任务所形成的知识集合边界不分明的问题.     

最优合并构成的有序遗传算法

在假设合并是独立的情况下,采用有序的遗传算法（OBGA）作为随机搜索处理方法来识别最优合理算法,与确定搜索算法（SPLIT）比较,通过实验,证实OBGA更有效。     

工程项目参与主体行为的经济学分析

首先分析了工程项目参与主体行为,从信息经济学上剖析了工程参与主体间委托代理关系及其存在的问题.根据中国工程项目建设中存在的问题和弊端,定位项目参与主体委托代理关系,建立有利于实现项目目标的激励机制.然后分析证明了该激励机制能够对代理人(承包商和监理方)进行有效的激励,以及防范代理人(承包商和监理方)之间产生合谋行为.     

多机器人系统形成联合协作的综合评价算法

多机器人协作是多机器人系统研究中的核心问题.为建立某种机制使机器人稳定地组织起来完成某一不能由单机器人完成的任务并达到全局最优,提出了综合评价算法.从机器人个体的自私利益出发,以经费和报酬的驱动,通过包含环境知识、历史经验、信用3个方面的综合评价值进行选举和谈判,自发地建立联合协作,完成复杂任务.算法通过调整权值,能够适应于不同的全局最优目标.该法运用到机器人足球这一典型的多机器人系统平台表现出良好的效果.