约束条件下联盟生成研究进展

联盟生成是在多 Agent系统的研究中最为重要的挑战之一。如何对 Agent进行划分使所得社会福利最大化是当前面临的主要问题。假设每个 Agent都具有理性和自利性的特性,为了追求自身的利益最大化而选择和其他的 Agent进行联合,进而使整个系统实现利益的最大化。目前,联盟生成问题有很大的计算挑战,即使在进行联盟的时候添加了约束条件,也需要新的算法来更快更有效地解决该问题。本文主要对约束条件下的联盟生成的研究进行综述,主要包括 4部分:最坏情况有限界联盟生成、动态规划联盟生成求精确最优解、联盟生成求近似最优解和约束条件下联盟生成求最优解。

信任和效用关系约束的联盟结构生成

联盟结构生成是分布式人工智能的重要研究内容,一般仅依据智能体效用生成任意数量的联盟,这导致最优联盟结构生成的计算复杂度NP难。实际上,信任是合作的基础,信任关系对最终效用有直接的影响,应该综合考虑信任和效用关系。针对以上问题,该文扩展效用约束为信任和效用约束,用信任和效用二元组表示,以此作为联盟结构生成的依据。借鉴图割的s-t-cut算法,研究了基于信任和效用关系的联盟结构生成,在保证智能体个体理性和联盟稳定(无块)的前提下,使用信任和效用关系对网络进行切割,从而形成联盟。由此,该文提出了两种多项式时间的精确算法:信任关系约束下的MT-s-t-cut算法和信任效用关系约束下的MTU-s-t-cut算法,这两种算法均能够在多项式时间内得到最优联盟结构。仿真实验验证了信任关系影响所形成的联盟结构,社会整体效用随智能体数量的增加而增加,并且算法的运行时间远小于动态规划法(DP)和ODP-IP算法。

千里之外

轻咬，吮吸。蟹黄的鲜与白糖的甜相拥着滑向舌尖，连同醋的几分酸，恰好调和成无锡人血脉之中涌动的滋味。“甜的小笼包”，这个词语仿佛已成了一个标志，一个符号，一个千里之外的游子们不言自明的意象。其实并不奇怪，因为味蕾是最多愁善感的，能一下子辨出他乡与故乡，然后开启令远方的人们魂牵梦绕的乡土情结。

星

除夕之夜,佛寺大殿中灯影幢幢,人声嘈杂。和父亲执了小灯到后院,将灯挂在了梅枝上。周围很静,只有风划过常青树叶片的声音。偶然间抬头,不由得惊声:'啊,原来也你在这里?'或许是擦肩而过的人太多,人的容貌不易记住,而星星的独特组合却让我轻而易举地认出了仅有一面之缘的北斗。十年前在伊犁河畔的旅馆夜宿,长长的北廊尽头有一扇窗,七颗星星镶嵌在窗中,宛若最完美的画作。