基于任务能力排序的虚拟企业联盟生成方法

被引：2

作者：

杨怡 ^{[1
]}

王洪国 ^{[1
]}

邵增珍 ^{[2
]}

成照乾 ^{[2
]}

机构：

[1] 山东师范大学管理与经济学院

[2] 山东师范大学信息科学与工程学院

来源：

计算机工程与应用 | 2011年 / 47卷 / 07期

关键词：

虚拟企业; 多Agent系统; 蚁群算法; 信息素;

D O I：

暂无

中图分类号：

F273.7 [企业（行业）间联系]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

1202 ; 120202 ; 0701 ; 070104 ;

摘要：

将虚拟企业联盟生成问题转化为多Agent问题,针对传统求解多Agent问题过程中仅考虑成本和联盟值最优的局限性,引入"一企多标"和资源配置等实际问题并给出解决方案。重点论述了基于改进的蚁群算法及任务能力排序的虚拟企业联盟生成方法,在求解过程中首先根据任务所需的核心能力对Agent集进行划分,然后利用改进的蚁群算法来求解该问题,以使满足该任务能力要求的Agent优先被选择,从而避免优势资源得不到利用的现象,起到合理配置资源的作用。通过模拟算例分析表明,该方法能有效、快速求解多虚拟企业联盟生成问题,表现了该方法的正确性。

引用

页码：229 / 232

页数：4

共 6 条

[1] 基于混合蚁群遗传算法的Agent联盟求解 [J].

梁军 ;

程显毅 .

计算机科学, 2009, 36 (04) :227-231

[2] 基于遗传算法的多agent联盟的生成 [J].

胡娟 .

微计算机信息, 2008, (21) :264-265+263

[3] 多Agent联盟结构动态生成算法 [J].

张新良 ;

石纯一 .

软件学报, 2007, (03) :574-581

[4] 一种任一时间联盟结构生成算法 [J].

胡山立 ;

石纯一 .

软件学报, 2001, (05) :729-734

[5]

软件体系结构的原理、组成与应用[M]. 科学出版社 , 万建成,卢雷编著, 2002

[6]

Anytime coalition structure generation with worst case guarantees. Sandholm T,Larson K,Andersson M,et al. Proc of the National Conference on Artificial Intelligence . 1998

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