基于知识库和改进型免疫算法求解多任务联盟生成问题  

Solutions of Multi-Task Coalition Generation Problems Based on Knowledge-Base and Improved Immune Algorithm

作　　者：苏兆品[1] 蒋建国[1] 夏娜[1] 张国富[1] 

机构地区：[1]合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009 合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009 合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009 合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009

出　　处：《计算机研究与发展》2006年第z1期190-194,共5页Journal of Computer Research and Development

基　　金：国家自然科学基金项目(60474035)

摘　　要：联盟生成是MAS的一个关键问题,主要研究如何在MAS中动态生成面向任务的最优Agent联盟.但现有的研究在连续搜索几个类似任务的求解联盟时,都是重新搜索整个求解空间,而没有很好地利用求解的历史信息,从而影响了求解效率.为此,提出了"任务亲和度"的概念,通过建立历史信息的知识库,引入免疫算法来搜索多任务联盟,并对免疫算法进行了改进,提出自适应提取疫苗的策略,在一定程度上加快了解的进化速度.实验结果证明了算法的有效性.

关 键 词：多AGENT系统 任务亲和度 知识库 免疫算法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]