模式识别与人工智能
2025年4月11日 星期五   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2017, Vol. 30 Issue (6): 489-498    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201706002
论文与报告 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
带有目标偏好的最大成功联盟生成算法*
张国富,杜晓东,苏兆品,蒋建国
合肥工业大学 计算机与信息学院 合肥 230009
合肥工业大学 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心 合肥 230009
Algorithm for Maximal Successful Coalition Generation with Goals Preferences
ZHANG Guofu, DU Xiaodong, SU Zhaopin, JIANG Jianguo
School of Computer and Information, Hefei University of Technology, Heifei 230009
Engineering Research Center of Safety Critical Industrial Measurement and Control Technology, Ministry of Education, Hefei University of Technology, Hefei 230009

全文: PDF (939 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 资源结盟博弈(CRGs)研究均假设每个agent可以响应所有目标,即使目标不在其感兴趣的子目标集内.针对此问题,文中提出带有目标偏好的CRGs模型,即每个agent只愿意把自己的有限资源贡献给自己的兴趣集中的目标.此外,设计基于二维二进制编码的最大成功联盟生成算法,并提出编码修正启发式算法解决多个目标竞争同一agent资源可能引起的的资源冲突.最后,通过与已有相关算法的对比实验验证文中算法的有效性.
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
张国富
杜晓东
苏兆品
蒋建国
关键词 资源结盟博弈(CRGs) 目标偏好 最大成功联盟 启发式算法    
Abstract:In the traditional research on coalitional resource games(CRGs), it is assumed that an agent can respond to any goal, even if the agent is not interested in the goal at all. In this paper, a natural variation of CRGs with goals preferences is discussed. An agent only contributes its resources to the goals in its own goal (or interest) set. For this purpose, an improved CRGs model is firstly proposed on the basis of goals preferences. Moreover, a two-dimensional binary encoding based algorithm for maximal successful coalition (MAXSC) generation is designed and a heuristic algorithm is developed to resolve the potential conflicts of agents scrambling for scarce resources. Finally, the proposed approach is compared with the previous algorithms for the MAXSC problem.The results demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
Key wordsCoalitional Resource Games(CRGs)    Goals Preferences    Maximal Successful Coalition    Heuristic algorithm   
收稿日期: 2016-12-29     
ZTFLH: TP 181  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61573125,61371155)、安徽省自然科学基金项目(No.1608085MF131,1508085MF132,1508085QF129)资助
作者简介: 张国富(通讯作者),男,1979年生,博士,副教授,主要研究方向为复杂系统、联盟博弈、计算智能.E-mail:zgf@hfut.edu.cn.
杜晓东,女,1992年生,硕士研究生,主要研究方向为多agent系统、演化计算.E-mail:roxana92@mail.hfut.edu.cn.
苏兆品,女,1983年生,博士,副教授,主要研究方向为演化计算、灾害应急决策、多媒体安全.E-mail:szp@hfut.edu.cn.
蒋建国,男,1955年生,硕士,教授,主要研究方向为分布式智能系统、数字图像处理与分析.E-mail:jgjiang@hfut.edu.cn.
引用本文:   
张国富,杜晓东,苏兆品,蒋建国. 带有目标偏好的最大成功联盟生成算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2017, 30(6): 489-498. ZHANG Guofu, DU Xiaodong, SU Zhaopin, JIANG Jianguo. Algorithm for Maximal Successful Coalition Generation with Goals Preferences. , 2017, 30(6): 489-498.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201706002      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2017/V30/I6/489
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn