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基于云概念语言的多任务模糊联盟形成
被引量:
2
1
作者
田敬北
蒋建国
+1 位作者
张国富
苏兆品
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第26期249-254,268,共7页
在MAS系统中多任务联盟的生成是关键问题,针对Agent提供的能力及其态度表现具有模糊性和不确定性特点,提出云概念语言的多任务联盟生成方法。运用二维云模型实现模糊量间不确定转换,得到Agent与任务之间的云概念语言,以概念语言语义中最...
在MAS系统中多任务联盟的生成是关键问题,针对Agent提供的能力及其态度表现具有模糊性和不确定性特点,提出云概念语言的多任务联盟生成方法。运用二维云模型实现模糊量间不确定转换,得到Agent与任务之间的云概念语言,以概念语言语义中最好Agent为各特定任务的"盟主",并依据概念语言语义强弱依次与联盟中其他Agent成员进行协商形成多任务联盟,有效地降低了多任务联盟形成的复杂性。实例说明方法更合理、更有效。
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关键词
多任务模糊联盟
模糊
量
二维
云模型
语义强弱
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职称材料
题名
基于云概念语言的多任务模糊联盟形成
被引量:
2
1
作者
田敬北
蒋建国
张国富
苏兆品
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
广西科技大学电气与信息工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第26期249-254,268,共7页
基金
国家自然科学基金(61174170
61100127)
+3 种基金
国家教育部博士点基金(20100111110005)
安徽省自然科学基金(090412058
11040606Q44)
中国博士后科学基金(20090460742)资助
文摘
在MAS系统中多任务联盟的生成是关键问题,针对Agent提供的能力及其态度表现具有模糊性和不确定性特点,提出云概念语言的多任务联盟生成方法。运用二维云模型实现模糊量间不确定转换,得到Agent与任务之间的云概念语言,以概念语言语义中最好Agent为各特定任务的"盟主",并依据概念语言语义强弱依次与联盟中其他Agent成员进行协商形成多任务联盟,有效地降低了多任务联盟形成的复杂性。实例说明方法更合理、更有效。
关键词
多任务模糊联盟
模糊
量
二维
云模型
语义强弱
Keywords
multi-task fuzzy coalition
fuzzy quantity
2-D cloud model
semantic strength
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于云概念语言的多任务模糊联盟形成
田敬北
蒋建国
张国富
苏兆品
《科学技术与工程》
北大核心
2014
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