基于质点模型的多智能体遗传算法

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。基于质点模型的多智能体遗传算法　　摘要：针对传统遗传算法优化高维函数效率不高的问题，借鉴质点间相互作用机制，提出了一种基于质点模型的多智能体遗传算法。基本思想是：定义质点的质量表示智能体的历史活动信息及具有的能量，通过质点间引力作用的特点，不断提高智能体的自学习能力和自身的能量。该算法具有较高的优化效率，特别适合高维函数的优化。　　关键词：遗传算法；多智能体；质点模型

2、；算法效率　　DOIDOI：/　　中图分类号：TP312　　文献标识码：A文章编号文章编号：　　Abstract：Amultiagentgeneticalgorithmbasedonparticlemodelisproposedforthetraditionalgeneticalgorithm，whichispronetosearchefficiencyisnothighandprecocious.Thequalityofthedefinedparticlerepresentsthehistoricalactivityinformationo

3、ftheagentanditsenergy.Throughtheinteractionbetweentheparticles，theselflearningabilityandtheenergyoftheagentareimproved.Thealgorithmhashigheroptimizationefficiencyandisespeciallysuitablefortheoptimizationofhighdimensionalfunctions.为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还

4、利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　KeyWords：geneticalgorithm；multiagent；particlemodel；algorithmefficiency　　0引言为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动

5、，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　�z传算法是经过模拟生物在自然界的进化而产生的一种优化算法，应用广泛。但传统遗传算法在优化高维甚至超高维函数时，效率不高，从而使其实用性大打折扣。基于智能体的优化方法已广泛应用于计算科学的各个领域，它们通过推理、学习、协作和协商能力感知环境并做出反应，可对复杂问题有效求解。多智能体系统的分布式并行

6、布局有利于防止遗传算法早熟，而智能体自身的邻域结构有利于提高种群的局部搜索能力，由此产生了很多改进的遗传算法[1]。钟伟才[24]等将智能体与遗传算法相结合，提出了多智能体进化算法，提升了算法的求解精度，但是消耗了大量时间；文献[5]提出的协同进化遗传算法收敛速度快，但它破坏了变量之间的相关性，导致搜索解的质量差；文献[6]把智能体的动态链式网络布局加入到遗传算法中，削减了次优个体过早获得“顶端优势”，防止早熟，可以保持种群多样性；文献[7]把均匀设计方法加入到智能遗传算法中，在某些方面避免了局部最优；文献[8]将差分进化算子结合到多智能体遗

7、传算法上，提升了智能体的换代速度；文献[9]提出了交互式多智能遗传算法，增强了算法的全局收敛能力和局部搜索能力；文献[10]把多种群的概念加入到遗传算法中，考虑了种群数量对收敛速率的影响；文献[11]创建了包括“智能体、环境、交互式规则”3个重要概念的AER模型，有效解决了多达7000个皇后的问题和一些大规模着色问题；文献[12]把均匀设计的思路、多智能体系统以及遗传算法相结合，提出了高维多峰函数算法，拥有很好的全局搜索能力和较快的收敛速率。上述各种改进算法都在某些方面提高了算法的寻优能力和收敛速度。　　为了提高遗传算法高维优化的效率，本文将

8、“理想化模型――质点”的思想引入到多智能体遗传算法中，提出了一种基于质点模型的多智能体遗传算法。算法采用多智能体相互作用的演化结构，各智能体分别与其它智能体　　产生