一种改进的多agent分布式联盟形成算法

来源期刊：控制与决策2017年第4期

论文作者：卢少磊 方浩

文章页码：632 - 636

关键词：多agent系统;联盟形成;任务准备度;强化学习;

摘    要：仅采用任务性价比作为多智能体任务分配过程中的任务选择标准,会产生时间消耗大、资源利用低等问题.为此,综合任务性价比和智能体资源的特点,提出了多任务准备度的概念.根据多智能体任务分配过程的收敛性和时效性,采用Learning Automata算法动态调整任务准备度各项的权重;进而利用该方法模拟解决了低、中、高3种任务需求下多智能体任务分配问题.仿真实验结果验证了所提出方法的有效性,资源冗余可至少减少20%.