分布式约束优化问题及其求解算法

分布式约束优化问题(DCOP)能够对多智能体系统(MAS)中的各种分布式推理任务进行建模,广泛应用于分布式规划、调度、资源分配等问题中。首先从DCOP的概念出发,引入一个典型的DCOP实例,在此基础上对DCOP问题求解的两类主流算法进行了详细介绍和比较分析。针对DCOP对现实问题建模中出现的部分集中式、硬约束、开放式、隐私和anytime等5个方面的问题进行了阐述,并介绍了相应的扩展算法。在动态实时问题,自稳定性与误差容错以及在物理分布式环境下仿真等问题仍需进一步研究。

基于分布式约束优化的武器目标分配问题研究

为解决舰艇编队协同防空中的武器目标分配(WTA)问题,提出一种将WTA问题建模为分布式约束优化问题的方法。介绍求解分布式约束优化问题的2个典型算法ADOPT和DPOP。通过Frodo软件平台对舰艇拦截多批反舰导弹过程进行仿真,比较2个算法在仿真时间、通信量等方面的性能,结果证明了该方法求解WTA问题的可行性。