一种基于双向选择的多Agent系统自动集成方案

被引：1

作者：

方汐 ^{[1
]}

马剑竹 ^{[2
]}

王茂光 ^{[1
]}

焦文品 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京大学信息科学技术学院软件研究所

[2] 高可信软件技术教育部重点实验室

来源：

计算机工程与科学 | 2010年 / 32卷 / 06期

基金：

国家创新研究群体科学基金;

关键词：

多Agent系统; 环境; 角色; 双向选择;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

多Agent系统集成方案的选择能极大程度地影响多Agent系统的性能。目前大多数的多Agent系统集成方案只关注于系统级的行为与性能。本文在关注多Agent系统性能的同时,也关注各个Agent的收益。本文提出一种基于双向选择的多Agent系统集成方案,在此方案中,Agent根据自身的意愿选择合适的角色进行申请,同时角色根据对各个Agent的信任值选择合适的Agent来承担其任务。实验表明,随着若干次系统学习,多Agent系统协作任务完成时间能较快地下降,Agent在单位时间内的收益逐步提高。

引用

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