基于改进合同网协议的多星分布式任务规划

传统的集中式任务规划模式灵活性低、对中心节点的计算能力要求高,难以满足快速增长的观测需求。针对此问题,提出了一种分布式卫星任务规划方法。针对多星分布式任务规划问题,考虑合同网中招标者和投标者的目标差异,分别建立全局分配模型和局部规划模型;改进合同网协议,提出了多任务集中招标策略和任务组中标策略,并改进了评标策略以对重复规划任务进行合理分配;设计了基于改进遗传的修正合同网算法(Modified Contract Network Algorithm Based on Improved Genetics, MCNA-IG)用于求解问题;通过与Cplex和集中式任务规划算法(Centralized Mission Planning Algorithm, CMPA)对比验证了算法在观测收益率和规划耗时上的有效性。从任务完成率、观测收益率以及协商次数3个指标验证了改进合同网算法的合理性;在3种不同场景下验证了算法的稳定性。实验结果表明,算法适用于多星分布式任务规划问题。

一种改进的动态合同网协议

对动态合同网协议进行了改进,提出了一种改进的动态合同网协议。管理者进行决策时不仅考虑信任度还综合相应的承包商代价。此外,给出了此动态合同网协议的算法。经过在REPAST平台上的实验,证明了IDCNP协议在运算时间及通信量方面的优越性。

基于合同网的巡飞弹任务分配算法及模型

针对基于无人机的任务分配算法无法解决巡飞弹药对各目标任务分配的问题,开展巡飞弹群多目标环境下任务分配算法及安全控制策略研究。根据巡飞弹药协同决策、协同打击的作战模式,结合威胁评估方法,通过引入打击效益值和降标分配模式,设计了基于合同网的巡飞弹任务分配算法及安全控制方法。仿真验证结果表明,改进算法针对不同威胁度目标实现多弹选拔具有可行性,并与经典合同网算法进行比较,证明通过改进可以有效减少多弹间信息交联次数,降低巡飞弹群各节点间的通信负担,提高分配效率和弹药安全性。

加权负载均衡合同网大规模星座任务分配方法

为了充分发挥大规模星座带来的在轨可用卫星资源丰富的优势,解决星座和任务规模扩大带来的任务分配求解空间大的问题,提出了一种分布式加权负载均衡合同网任务分配方法。对任务窗口进行预筛选,减少卫星参与投标数量,节约在轨计算通信资源;在合同网任务分配过程中,将任务投标值加入负载均衡加权系数,提升星座系统负载均衡性能。通过仿真验证,在观测收益相当的情况下,本文所提方法相较于集中式任务分配方法分配求解耗时可减少94%以上,系统负载均衡度优于传统任务分配算法,表明该方法适用于大规模星座任务分配。

基于改进合同网的分布式协同目标分配

针对传统集中式目标分配算法存在的抗毁能力弱、可扩展性差等问题,提出一种基于改进合同网协议的完全分布式多平台协同目标分配算法。根据作战环境约束、任务约束以及火力平台自身性能约束等一系列约束条件构建目标分配模型;在目标分配的过程中增加合同交换操作,提升分配收益。结果表明:该算法能在提高整体收益的同时,减少目标分配反应时间,具备较好可扩展性。

基于改进合同网模型的AGV系统多车调度优化研究

随着物流行业智能化发展,AGV在物流领域的应用日益增加,随之而来的优化调度问题也成为研究热点。多Agent方法是针对AGV系统多车调度优化的一个较优方法,合同网协议是多Agent系统中应用最多的协商机制,但传统合同网算法存在着通信量过大、效率较低的问题。因此,本文利用了Agent主动感知的特点,引入主动感知系数,并结合Agent能力值和信任度三个指标,提出了一种改进的合同网方法。仿真实验结果表明改进的合同网可减少通信量,提高AGV系统单位时间内的工作效率。

基于合同网模型的多代理协作研究

传统的合同网模型通过招标服务代理和投标服务代理之间的招投标,可以在Internet这样的开放异构环境下实现任务的协作求解.但传统合同网模型也存在一些如协作过程中网络通信量较大以及对服务代理能力和负载变化缺乏适应性等问题.为此,本文提出了等级域和时间消耗的概念,并将其引入到传统合同网中,建立了一个基于等级域和时间消耗的合同网模型.根据服务代理的能力和协作成功率,在传统合同网功能域中划分了三个等级域,使得服务代理间的协作大量发生在第一等级,同时在选择服务代理时,考虑了其时间消耗的因素.理论分析和实验表明,这个新模型能够降低查找协作服务范围,降低协作求解过程中的通信量,而且能使系统中服务代理的负载更均衡.

动态合同网协议

对经典的合同网协议进行了改进,结合群体智能提出了一种适应环境及主体能力动态变化的动态合同网协议。 并给出了动态合同网协议的算法。经过在多主体平台MAGE(Multi-AGent Environment)上的多次试验,证明了动态合同网协议在各方面的优越性。

基于任务熟人集的合同网模型的改进

合同网模型广泛应用于基于多Agent系统的各种应用系统中 ,以解决分布合作求解和任务分配问题 ,在讨论基本合同网模型的缺点和不足的基础上 ,给出了一个任务熟人集的概念 ,随后提出一种的改进的合同网模型和基于任务熟人集选择候选结点和协商策略方法的选择机制。该模型有效地降低通讯量 ,减少了协商时间和信息流量 ,提高了系统效率。

FIPA合同网协议的一种改进方案

针对FIPA合同网协议的一个典型扩展协议CNCP提出增设阈值的改进方案 .因为无论Agent同时参与几项招标 ,最终它只能与其中某一个任务发起者建立正式合同关系 ,所以在确保Agent可在绝大多数情况下获得至少一个任务执行权的前提下 ,对参与招标的Agent一方设置合适的阈值 ,限定其同时处理的cfp的数量 ,可以为参与者一方减少大量不必要的计算消耗 ,降低任务被低效执行或最终得不到执行的风险 。

基于改进合同网协议的集群化管理调度模式研究

个性化冲击下的制造车间正在向着智能化转型,文中将各类加工资源进行整合,提出了一种对各种加工设备进行集群化管理的调度模型,改进了传统合同网的单步寻优的局限性,兼顾了单个任务最小完工时间和同一时刻到达某类加工设备的多个任务负载分配均衡的多目标优化,提出了任务工件紧急程度实时变化的思路,对车间实时接受新订单、同一时刻有多个任务到达某类加工设备、紧急订单问题提出了解决方案,最后通过仿真实验证实了文中调度模式的可行性。

合同网协议中的agent可用度研究

本文针对典型的 FIPA 合同网扩展协议 CNCP,重点研究了其 agent 可用度问题。CNCP 使 agent 可以连续参与任务的招标或接受任务指派,但同时也增加了系统任务被低效执行或得不到执行的风险。本文通过引入可用度概念,对 CNCP 的标书评价机制进行改进,从而有效降低了上述风险的发生,并可减少大量不必要的计算消耗。

基于合同网机制的边缘花费计算

针对传统的合同网任务分配协议中没有一个正式的模型讨论任务宣布、投标和授予决定而提出了边缘花费计算,此模型主要建立在局部agent标准的基础上,它很好地解决了由于信息拥塞而导致的效率低下等问题。

基于多因子和合同网协调机制的微网多Agent混和能量管理方法

能量管理系统对微网的控制管理和优化运行具有十分重要的作用。通过合同网方法,对微网能量不同层次的协调控制机制进行研究,建立一种新型的基于多代理系统(multi-agent system,MAS)的集中与分布混合式微网能量管理系统;同时提出MAS下微网内Agent协作的多因子评价决策机制,从而构建了基于微网本地层发电单元自主控制与中央层多单元间主动能量协调控制相结合的微网系统能量协调控制框架。实验结果表明,利用所提控制系统,若干Agent参与的合同网方法和整个微网Agent参与的市场竞标方法可以实现微网能量不同层次的协调控制目标。

基于扩展合同网协议的分布式武器目标分配方法

以网络化防空导弹体系为研究背景,对分布式武器目标分配(dynamic weapon target assignment,DWTA)问题进行了描述,从招标条件、招标策略、投标策略、中标策略、协议机制及合同类型六个方面对合同网协议(contract net protocol,CNP)进行了扩展,构建了基于扩展CNP协同机制的DWTA体系结构,提出了基于扩展CNP的DWTA算法。通过某一作战想定,分别从整体效能变化、协同交战次数和通信量三方面对基于CNP和扩展CNP的DWTA算法进行了比较,实验结果证明了后者的有效性和优越性。

基于熟人联盟及扩充合同网协议的多智能体协商模型

合同网协议可扩充性好,处理动态环境能力强,在多智能体系统协商中应用广泛.在分析了经典合同网协议的优缺点后,提出了基于熟人联盟及扩充合同网协议的多智能体系统协商模型.根据模型设计了适合扩充合同网协议的系统结构,引入了熟人联盟以及信任度参数,提出熟人联盟生成方法及信任度更新规则并构造了基于经典合同网协议的扩充合同网协议.最后通过对一个导弹防御例子的测试及分析,证实了该模型在保证协商质量的基础上,有效地降低了协商代价.

基于心智与扩展合同网的半自治多智能体任务分配

为解决网络化制造背景下的任务优化分配难题,提出一种将心智模型与扩展合同网机制结合的半自治多Agent任务分配方法。所构建的心智模型包括两类共六种心智参数。以此为基础,扩展了合同网机制包括发标优选、竞标报价与多Agent任务分配三个过程,通过发标适合度计算优化竞标Agent集;通过任务开销计算得到竞标报价;通过价格、协作、距离三个方面的成本评估,以总成本最小为目标建立任务分配优化模型与求解算法。采用企业原材料采购优化案例验证了该任务分配方法的有效性。结果表明,该方法消除了传统任务分配通信量大的缺陷,同时反映了任务候选者的主观意愿,为网络化制造条件下的任务分配提供了有效支持。

多Agent系统中基于改进合同网模型的任务分配研究

任务分配是多Agent系统中研究的热点,合同网模型是关于多Agent系统中任务分配的经典策略,但传统的合同网模型存在很多不足。在引入基于信任度的招标策略和基于自适应的投标策略的基础上,主要针对传统合同网模型中标阶段存在的问题,从投标Agent的负载、能力和信任度3个方面进行综合考虑和权衡,提出了一种基于多属性评价中标策略的动态任务分配算法,从而有效地提高了任务分配和执行的效率。最后通过仿真实验验证了基于多属性评价中标策略的正确性和合理性。

基于KQML语言的合同网协议模型及实现

本文首先分析了基于 KQML会话的 Multi- Agent系统 ( MAS)构成及其特点 ,然后提出了基于 CORBA、KQML的合同网协议 ( CNP)系统模型及 Agent通信模型 ,并针对此合同网模型 ,结合调度系统实例分析了其中

基于合同网的无人机协同目标分配方法

多无人机(UAV)协同目标分配是多无人机协同控制的重要内容之一。针对多无人机协同侦察问题,以提高作战效能,减少侦察代价和任务完成时间为目的进行目标分配,首先建立了目标分配问题的数学模型,在初始分配的基础上,使用基于合同网的目标分配方法,引入负载系数参数,最后通过迭代执行买卖合同与交换合同实现了任务的合理分配。由仿真结果可知,算法能够给出很好的优化效果的分配方案,并有很好的可扩展性。