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基于多智能体联盟的多机协同空战任务分配
被引量:
21
1
作者
刁兴华
方洋旺
+1 位作者
肖冰松
毛东辉
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第9期1268-1275,共8页
基于多智能体联盟形成理论,分析了网络化条件下多平台多目标攻击任务分配问题.将协同任务分配的过程视为复杂联盟的生成过程,首先将对目标总体的打击任务分解为一系列子任务,各子任务再进一步分解为单个平台能够完成的任务单元;再根据...
基于多智能体联盟形成理论,分析了网络化条件下多平台多目标攻击任务分配问题.将协同任务分配的过程视为复杂联盟的生成过程,首先将对目标总体的打击任务分解为一系列子任务,各子任务再进一步分解为单个平台能够完成的任务单元;再根据联盟特征函数的定义分别建立联盟报酬、能力成本、通信开销模型,以联盟特征函数作为空战任务分配目标函数;最后引入离散粒子群优化算法进行联盟生成,采用二进制矩阵编码形式,设计粒子可行性检查策略.仿真实验验证了本方法在协同制导条件下空战任务分配的合理性与有效性.
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关键词
协同空战
任务分配
多
智能体联盟
特征函数
离散粒子群优化算法
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职称材料
用遗传算法实现多智能体联盟的形成
被引量:
9
2
作者
郑金华
陈振洲
蔡自兴
《计算机工程与科学》
CSCD
2004年第6期58-61,共4页
在多Agent系统中,当单个Agent不能或不能有效完成特定的任务时,任务就必需分配给一组Agent,即Agent将形成联盟。本文将讨论Agent联盟的形成,并将遗传算法应用于Agent联盟形成中,希望可以快速、高效地找出合适的Agent联盟。
关键词
分布人工
智能
遗传算法
多
智能体联盟
多AGENT系统
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职称材料
基于遗传算法的多智能体联盟形成机制
被引量:
2
3
作者
张继军
田宝国
+1 位作者
张继平
张金春
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期219-221,224,共4页
针对动态开放式多智能体系统中联盟的形成问题,提出"按能力分配"的联盟报酬划分规则和联盟报酬率等概念及相关命题,讨论Agent之间的协商机制和协商原则,在此基础上建立基于多智能体遗传算法的联盟形成机制。仿真计算结果表明...
针对动态开放式多智能体系统中联盟的形成问题,提出"按能力分配"的联盟报酬划分规则和联盟报酬率等概念及相关命题,讨论Agent之间的协商机制和协商原则,在此基础上建立基于多智能体遗传算法的联盟形成机制。仿真计算结果表明,该联盟形成机制能够减少系统的通信量,保证所得联盟的稳定性和全局最优性,提高系统的结盟效率。
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关键词
智能
体
多
智能
体
系统
多
智能体联盟
遗传算法
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职称材料
基于智能体联盟的多配送中心路径优化研究
被引量:
2
4
作者
薛菁
桂海霞
+2 位作者
李慧宗
王向前
车万留
《辽宁工业大学学报(自然科学版)》
2020年第6期401-406,共6页
针对多配送中心车辆路径问题,采用智能体联盟思想,建立软时间窗下,以配送成本与惩罚成本之和最小化为目标的车辆配送模型,根据模型特点运用改进蚁群算法进行求解。先通过轮盘赌法让蚁群随机选择配送中心出发,再实施交叉、翻转操作,增加...
针对多配送中心车辆路径问题,采用智能体联盟思想,建立软时间窗下,以配送成本与惩罚成本之和最小化为目标的车辆配送模型,根据模型特点运用改进蚁群算法进行求解。先通过轮盘赌法让蚁群随机选择配送中心出发,再实施交叉、翻转操作,增加种群多样性,每次循环后添加最优路径额外信息素,指定精英蚂蚁,来避免传统蚁群算法陷入局部最优和收敛早熟的弊端,最后通过实例对比验证模型和算法的合理性与有效性。
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关键词
多配送中心
路径优化
智能体联盟
改进蚁群算法
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职称材料
基于自适应SGD-多智能体的防空资源部署优化
被引量:
6
5
作者
张杰
王刚
+2 位作者
宋亚飞
姜浩博
赵方正
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第7期1536-1543,共8页
针对分布式环境下的战场指挥资源部署存在的效率低、速度慢、无法达到预期战略、数据集过大导致计算资源损耗过大等问题,提出了一种分布式环境下多智能体联盟的指挥控制资源部署优化算法。通过对深度学习中的梯度下降算法进行学习率的改...
针对分布式环境下的战场指挥资源部署存在的效率低、速度慢、无法达到预期战略、数据集过大导致计算资源损耗过大等问题,提出了一种分布式环境下多智能体联盟的指挥控制资源部署优化算法。通过对深度学习中的梯度下降算法进行学习率的改进,将原本设定的学习率改为自适应的学习率,进而对指挥控制资源部署进行多智能体联盟的设计。仿真证明了该算法对此问题具有优越的适应性,可以高效地解决分布式环境下的多智能体联盟的指挥控制资源部署优化问题。
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关键词
深度学习
分布式多
智能
体
资源部署优化
梯度下降算法
智能体联盟
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职称材料
基于改进QGA的有/无人机编队多任务联盟生成
被引量:
1
6
作者
薄宁
李相民
+2 位作者
唐嘉钰
庞威
代进进
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2019年第8期94-100,共7页
针对有/无人机编队作战中多约束复杂任务分配问题,提出一种改进QGA(Quantum Genetic Algorithm,QGA)的多任务联盟求解方法。首先确定任务需求、时间、平台能力等多种约束,综合考虑联盟总任务收益、耗费成本与任务时间因素,构造目标函数...
针对有/无人机编队作战中多约束复杂任务分配问题,提出一种改进QGA(Quantum Genetic Algorithm,QGA)的多任务联盟求解方法。首先确定任务需求、时间、平台能力等多种约束,综合考虑联盟总任务收益、耗费成本与任务时间因素,构造目标函数,建立了多任务联盟生成优化问题模型;从多分组并行演化、观测值修正、动态旋转角调整3方面对QGA算法进行改进用于问题求解;并结合实际案例进行了仿真分析,结果表明,提出的方法可以有效生成多任务联盟,解决有/无人机编队多约束复杂任务分配问题,解质量较高。
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关键词
有/无人机编队
任务分配
多
智能体联盟
联盟
生成
量子蚁群算法
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职称材料
题名
基于多智能体联盟的多机协同空战任务分配
被引量:
21
1
作者
刁兴华
方洋旺
肖冰松
毛东辉
机构
空军工程大学航空航天工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第9期1268-1275,共8页
文摘
基于多智能体联盟形成理论,分析了网络化条件下多平台多目标攻击任务分配问题.将协同任务分配的过程视为复杂联盟的生成过程,首先将对目标总体的打击任务分解为一系列子任务,各子任务再进一步分解为单个平台能够完成的任务单元;再根据联盟特征函数的定义分别建立联盟报酬、能力成本、通信开销模型,以联盟特征函数作为空战任务分配目标函数;最后引入离散粒子群优化算法进行联盟生成,采用二进制矩阵编码形式,设计粒子可行性检查策略.仿真实验验证了本方法在协同制导条件下空战任务分配的合理性与有效性.
关键词
协同空战
任务分配
多
智能体联盟
特征函数
离散粒子群优化算法
Keywords
cooperative air combat
task allocation
multi-agent coalition
characteristic function
discrete particle swarm optimization algorithm
分类号
E926.3 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
E91 [军事]
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职称材料
题名
用遗传算法实现多智能体联盟的形成
被引量:
9
2
作者
郑金华
陈振洲
蔡自兴
机构
湘潭大学信息工程学院
中山大学软件研究所
中南大学智能控制研究所
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2004年第6期58-61,共4页
基金
国家自科基金资助项目(69974043)
湖南省自然科学基金资助项目(01JJY2060)
文摘
在多Agent系统中,当单个Agent不能或不能有效完成特定的任务时,任务就必需分配给一组Agent,即Agent将形成联盟。本文将讨论Agent联盟的形成,并将遗传算法应用于Agent联盟形成中,希望可以快速、高效地找出合适的Agent联盟。
关键词
分布人工
智能
遗传算法
多
智能体联盟
多AGENT系统
Keywords
multi-agent cooperation
coalition formation
task allocation
genetic algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于遗传算法的多智能体联盟形成机制
被引量:
2
3
作者
张继军
田宝国
张继平
张金春
机构
海军航空工程学院研究生管理大队
海军航空工程学院基础部
海军航空工程学院飞行器工程系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期219-221,224,共4页
文摘
针对动态开放式多智能体系统中联盟的形成问题,提出"按能力分配"的联盟报酬划分规则和联盟报酬率等概念及相关命题,讨论Agent之间的协商机制和协商原则,在此基础上建立基于多智能体遗传算法的联盟形成机制。仿真计算结果表明,该联盟形成机制能够减少系统的通信量,保证所得联盟的稳定性和全局最优性,提高系统的结盟效率。
关键词
智能
体
多
智能
体
系统
多
智能体联盟
遗传算法
Keywords
Agent
Multi-Agent System(MAS)
multi-Agent coalition
Genetic Algorithm(GA)
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于智能体联盟的多配送中心路径优化研究
被引量:
2
4
作者
薛菁
桂海霞
李慧宗
王向前
车万留
机构
安徽理工大学经济与管理学院
出处
《辽宁工业大学学报(自然科学版)》
2020年第6期401-406,共6页
基金
国家自然科学基金(61703005,51474007,51874003)
安徽省自然科学基金项目(1808085MG221)
安徽理工大学硕博基金项目(12059)。
文摘
针对多配送中心车辆路径问题,采用智能体联盟思想,建立软时间窗下,以配送成本与惩罚成本之和最小化为目标的车辆配送模型,根据模型特点运用改进蚁群算法进行求解。先通过轮盘赌法让蚁群随机选择配送中心出发,再实施交叉、翻转操作,增加种群多样性,每次循环后添加最优路径额外信息素,指定精英蚂蚁,来避免传统蚁群算法陷入局部最优和收敛早熟的弊端,最后通过实例对比验证模型和算法的合理性与有效性。
关键词
多配送中心
路径优化
智能体联盟
改进蚁群算法
Keywords
multi-depot
routing optimization
agents alliance
improvement of ant colony algorithm
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
基于自适应SGD-多智能体的防空资源部署优化
被引量:
6
5
作者
张杰
王刚
宋亚飞
姜浩博
赵方正
机构
空军工程大学防空反导学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第7期1536-1543,共8页
基金
国家自然科学基金(61503407,61703426,61806219)资助课题
文摘
针对分布式环境下的战场指挥资源部署存在的效率低、速度慢、无法达到预期战略、数据集过大导致计算资源损耗过大等问题,提出了一种分布式环境下多智能体联盟的指挥控制资源部署优化算法。通过对深度学习中的梯度下降算法进行学习率的改进,将原本设定的学习率改为自适应的学习率,进而对指挥控制资源部署进行多智能体联盟的设计。仿真证明了该算法对此问题具有优越的适应性,可以高效地解决分布式环境下的多智能体联盟的指挥控制资源部署优化问题。
关键词
深度学习
分布式多
智能
体
资源部署优化
梯度下降算法
智能体联盟
Keywords
deep learning
distributed multi-agent
resource deployment optimization
gradient descent algorithm
agent alliance
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于改进QGA的有/无人机编队多任务联盟生成
被引量:
1
6
作者
薄宁
李相民
唐嘉钰
庞威
代进进
机构
海军航空大学
解放军
解放军
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2019年第8期94-100,共7页
基金
航空科学基金资助项目(20135184008)
文摘
针对有/无人机编队作战中多约束复杂任务分配问题,提出一种改进QGA(Quantum Genetic Algorithm,QGA)的多任务联盟求解方法。首先确定任务需求、时间、平台能力等多种约束,综合考虑联盟总任务收益、耗费成本与任务时间因素,构造目标函数,建立了多任务联盟生成优化问题模型;从多分组并行演化、观测值修正、动态旋转角调整3方面对QGA算法进行改进用于问题求解;并结合实际案例进行了仿真分析,结果表明,提出的方法可以有效生成多任务联盟,解决有/无人机编队多约束复杂任务分配问题,解质量较高。
关键词
有/无人机编队
任务分配
多
智能体联盟
联盟
生成
量子蚁群算法
Keywords
manned/unmanned aerial vehicle formation
task allocation
multi-agent coalition
coalition formation
quantum genetic algorithm
分类号
TJ01 [兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多智能体联盟的多机协同空战任务分配
刁兴华
方洋旺
肖冰松
毛东辉
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
21
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职称材料
2
用遗传算法实现多智能体联盟的形成
郑金华
陈振洲
蔡自兴
《计算机工程与科学》
CSCD
2004
9
下载PDF
职称材料
3
基于遗传算法的多智能体联盟形成机制
张继军
田宝国
张继平
张金春
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
下载PDF
职称材料
4
基于智能体联盟的多配送中心路径优化研究
薛菁
桂海霞
李慧宗
王向前
车万留
《辽宁工业大学学报(自然科学版)》
2020
2
下载PDF
职称材料
5
基于自适应SGD-多智能体的防空资源部署优化
张杰
王刚
宋亚飞
姜浩博
赵方正
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019
6
下载PDF
职称材料
6
基于改进QGA的有/无人机编队多任务联盟生成
薄宁
李相民
唐嘉钰
庞威
代进进
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2019
1
下载PDF
职称材料
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