基于蚁群算法的分布式多智能体任务分配研究

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1、中图分类号开⑨声祥裔欲事硕士学位论文论文题目基于蚁群算法的分布式多智能体任务分配研究作者姓名施龙学科专业研究方向智能信息处理指导教师提交日期年月基于蚁群算法的分布式多智能体任务分配研究基于蚁群算法的分布式多智能体任务分配研究摘要任务分配问题是一种比较典型的组合优化问题。由于系统内外环境的变化不断,系统内成员能力的动态变化等,这些都可能给任务分配问题的求解带来困难。从理论上讲,任务分配问题是公认的难问题,因此如何建立一个有效的启发式算法或近似算法是研究的一个热门领域。而蚁群算法是受自然界中的蚂蚁觅食行为启发而提出的一种新

2、颖的仿生进化算法,适用于求解复杂组合优化问题。所以本文利用蚁群算法来求解分布式系统多任务分配问题。同时本文提出了逆转分配思想,即让蚂蚁代表任务的分配解,然后为每个任务选择任务的执行智能体,从而使蚁群算法能求解多智能体密集型的任务分配问题。多系统是研究如何使一个或多个实体不需要人的指导,以及通过相互协作、协调和协商和相互服务来完成用户所委托的复杂或繁琐的任务。主要研究内容包括第一,建立了一种基于效用的任务分配模型,给出基于效用的任务分配问题的定义,然后分析了任务分配模型,并做了具体的数学描述。然后对模型进行了讨论和给出了

3、如何应用这个模型,最后说明了的模型架构。第二,针对基本蚁群算法计算时间较长和容易出现停滞现象的缺基于蚁群算法的分布式多智能体任务分配研究陷,设计一种随机扰动蚁群算法,狱。对拟和基本蚁群算法进行比较,然后对仿真计算结果进行比较。第三,基于构建基于蚁群算法的任务分配机制。对基本任务分配问题进行了数学描述。然后,着重描述了基于蚁群算法的多智能体协调机制。研究了的具体分配过程、功能设计以及工作流程。并将蚁群算法和其他启发式算法进行了比较,最后利用仿真,根据仿真结果得出蚁群算法的性能要优于其他启发式算法的结论。第四,研究了任务分

4、配机制的应用。给出了具体的系统分析与总体设计,包括实例简介、系统总体设计、实施步骤和开发环境等。关键词任务分配多系统蚁群算法随机扰动基于蚁群算法的分布式多智能体任务分配研究,一,,,,一,月,翩、基于蚁群算法的分布式多智能体任务分配研究,,一一,,,,,,,,,一基于蚁群算法的分布式多智能体任务分配研究,,,,,,,一基于蚁群算法的分布式多智能体任务分配州究目录摘要…………,……目录……,……第一章绪论……,……研究背景……,……研究现状……本文的研究内容和主要工作……`·····……研究内容……主要工作……”……论文

5、组织结构···········,····……第二章相关理论介绍……······················……与系统……,……技术概述……理论…………蚁群算法与其他启发式算法………·······……其他启发式算法……,……蚁群算法……在分布式系统的任务分配理论……本章小结……第三章基于效用的任务分配模型……,,……效用……,……,……基于效用的任务分配问题定义一“`…,,一……,……任务分配模型分析……任务分配模型的数学描述……分配模型讨论……模型架构……本章小结……第四章基于蚁群算法的分布式任务分配机制……改进蚁

6、群算法队的算法设计与比较…………基于队的任务分配机制描述…………人的分配过程……的功能设计……,……人二〔作流程……实例分析与仿真……,一……,……………几实例分析……算法主要参数的选取……,二,……丫基于蚁群算法的分布式多智能体任务分配研究仿真结果……本章小结……,……第五章任务分配机制的应用……系统应用背景……,……系统分析与设计……,……系统实现与流程……,……`……实验数据分析……本章小结……第六章结论与展望……研究结论……进一步展望……参考文献……,……攻读硕士论文期间发表的论文……攻读硕士论文期间参加的课题

7、和项目…………附录部分重要代码展示……致谢……基于蚁群算法的分布式多智能体任务分配州究第一章绪论研究背景随着通信技术、计算机技术和网络技术的迅猛发展,分布式人工智能的研究越来越受到了人们的广泛关注,所取得的一些研究成果己经在解决实际问题方面起到了很大的作用。多智能体系统,就是分布式人工智能发展的结果。此外,计算机技术的高速发展使得社会上各个领域都发生着快速而剧烈的变化,并出现了大量以分布式、开放性、智能化以及社会性为特征的复杂系统。任务分配的根本目的是改善负荷的均衡性,并减少多个执行任务的智能体间的通信开销和等待时间,

8、从而来最终提高实时任务的响应速度和系统效率。任务分配是复杂系统运作中必须要解决的一个重要问题,也是多智能体系统中的热点问题之一。其原因是第一,任务分配的效率它会直接的影响到系统的运行效率第二,任务分配机制的好坏一般直接关系到系统中各智能体能否最大限度地发挥自身能力,以避免占用更多的资源第三,当一个智能体没有能力完成当前任务时,我们