网络结构化多Agent系统中基于动态综合关系网的任务分配

大规模网络结构化多Agent系统(Networked Multiagent Systems,NMAS)在分配任务时,需要考虑Agent的能力、Agent在底层物理网络中的位置和彼此之间的实际通信耗费、Agent在交互网络中的位置和彼此之间的交互距离,因此,任务分配实现难度相对较大.已有的任务分配模型没有有效考虑NMAS底层物理网络拓扑结构和社会组织结构的作用,对NMAS的任务分配协商过程缺乏深入研究,系统中横向通信密集,且Agent社会关系资源不能充分利用.针对此类问题,本文以最小化系统的任务执行时间和通信开销为目标,研究了分布式的基于动态综合关系网的任务分配模型(Dynamic Integrated Relationship Netw ork M odel,DIRNM).模型包括三个部分:基于物理能力和社会关系资源提供力的任务承包方选择策略、基于动态综合关系网的任务分配协商过程和基于直接社会关系资源的任务再分配机制.对比实验结果表明,所提出的DIRNM在降低任务执行总时间和通信开销、提高任务分配成功率方面具有显著优越性,对网络结构动态变化具有鲁棒性.