检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘翔[1] 吕丽红 费立刚 刘佳玥 孙婷玉 LIU Xiang;LYU Lihong;FEI Ligang;LIU Jiayue;SUN Tingyu(The 54th Research Institute of CETC,Shijiazhuang 050081,China;Unit 32039,PLA,Beijing 102300,China)
机构地区:[1]中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北石家庄050081 [2]中国人民解放军32039部队,北京102300
出 处:《计算机与网络》2023年第5期46-51,共6页Computer & Network
摘 要:针对空间目标监视任务具有环境复杂性、目标动态随机性以及任务高度机动性等特点,建立了一种能够体现监视资源设备个体智能和群体智能的多智能体(Multi-Agent)任务资源调度模型,为了能够快速、准确求解任务资源调度决策方案,通过在基本粒子群算法结合多智能体间的相互引导,分析了基于多智能体模型的粒子群算法。仿真结果表明,针对随机设定的任务要求,所提算法可以计算得到合理有效的调度分配方案。Aiming at the characteristics of space target surveillance task,such as complexity of environment,dynamic randomness of targets and high mobility of tasks,a multi-agent task resource scheduling model that can reflect the individual intelligence and swarm intelligence of monitoring resource equipment is established.In order to get the task resource scheduling decision scheme quickly and accurately,the particle swarm algorithm based on multi-agent model is analyzed by combing the basic particle swarm optimization algorithm with the mutual guidance among multi-agent.The simulation results show that the algorithm can calculate a reasonable and effective scheduling and allocation scheme for the randomly set task requirements.
分 类 号:TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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