基于混沌蚂蚁的分布式系统协同优化方法

被引：1

作者：

魏臻 ^{[1
]}

葛方振 ^{[1
,2
]}

陆阳 ^{[1
]}

王强 ^{[1
]}

李丽香 ^{[3
]}

机构：

[1] 合肥工业大学计算机与信息学院

[2] 淮北师范大学计算机科学与技术学院

[3] 北京邮电大学信息安全中心

来源：

模式识别与人工智能 | 2013年 / 26卷 / 02期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

复杂分布式系统; 协同优化模型; 自主性; 混沌蚂蚁群算法;

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2013.02.013

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对复杂分布式系统的优化问题,提出基于混沌蚂蚁的复杂分布式系统协同优化方法.在系统理论指导下,分析复杂分布式系统中自主Agent的基本动力学特征,进而提出复杂分布式系统协同优化模型.在此基础上,借助混沌蚂蚁群算法(CAS)的思想,建立基于混沌蚂蚁的复杂分布式系统协同优化算法(CAS-CO).通过对复杂多Agent网络中基于位置的任务分配问题进行仿真实验,同时与已有算法仿真结果对比,表明CAS-CO算法可行有效,反映文中模型的正确性和Agent的自主性在复杂分布式系统设计和构建中的重要性.

引用

页码：195 / 204

页数：10

共 25 条

[1] Oscillations and chaos in ant societies. Sole R V,Miramontes O,Goodwin B C. Journal of Theoretical Biology . 1993
[2] Adopt:Asynchronous distributed constraint optimization with quality guarantees. Modi PJ,Shen WM,Tambe M,Yokoo M. Artificial Intelligence . 2005
[3] 基于多活性代理的复杂信息系统研究
王越
陶然
李炳照
[J]. 中国科学(E辑:信息科学), 2008, (12) : 2020 - 2037
[4] 动态信息理论和动力学系统信息描述
邢修三
[J]. 中国科学:物理学力学天文学, 2010, 40 (02) : 158 - 176
[5] CAS based clustering algorithm for Web users
Wan, Miao
Li, Lixiang
Xiao, Jinghua
Yang, Yixian
Wang, Cong
Guo, Xiaolei
[J]. NONLINEAR DYNAMICS, 2010, 61 (03) : 347 - 361
[6] Parallel and distributed computation:Numerical methods. Bertsekas D P,Tsitsiklis J N. . 1997
[7] On Distributed Convex Optimization under Inequality and Equality Constraints via Primal-Dual Subgradient Methods. Zhu Minghui,Martinez S. http://faemino.ucsd.edu/-soniamartinez/papers/data/DCO-extended.pdf . 2012
[8] Distributed Asynchronous Constrained Sto-chastic Optimization. Srivastava K,Nedic A. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing . 2011
[9] Distributed asynchronous deterministic and stochastic gradient optimization algorithms. J. N. Tsitsiklis,D. P. Bertsekas,M. Athans. IEEE Transactions on Automatic Control . 1986
[10] Market-Based Solution to the Allocation of Tasks to Agents. Kivelevitch E,Cohen K,Kumar M. Procedia Computer Science . 2011

← 1 2 3 →