基于差分进化算法多智能体任务分配

作     者：熊远武 赵岭忠 翟仲毅 XIONG Yuan-wu;ZHAO Ling-zhong;ZHAI Zhong-yi

作者机构：桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004 

基　　金：国家自然科学基金项目(61562015) 广西自然科学基金项目(2015GXNSFAA139307、2015GXNSFDA139038) 广西可信软件重点实验室基金项目(kx201505) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2019年第40卷第10期

页      码：3020-3029页

摘      要：为提升多智能体系统的工作效率,克服差分进化算法DE (differential evolution)在多智能体系统任务分配过程中的不足,提出一种基于QOC (quantization orthogonal crosser)策略改进的正交交叉差分进化算法AOCDE (an orthogonal crosser differential evolution)。QOC在DE算法基础上,引入正交思想和数据量化技术,通过改变交叉策略,增强算法全局寻优能力,提升算法收敛性。使用该算法解决多智能体系统任务分配问题,将仿真结果与其它算法进行比较,验证了该算法的有效性。

主 题 词：任务分配 智能体系统 正交矩阵 正交交叉 数据量化 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2019.10.049

馆 藏 号：203782058...