基于知识库和改进型免疫算法求解多任务联盟生成问题

• 作者: 夏娜 张国富 苏兆品 蒋建国
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 多Agent系统 任务亲和度 知识库 免疫算法
• 年，卷（期）: 2006,（z1）
• 所属期刊栏目: Agent组织与联盟
• 页码范围: 190-194
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4012字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋建国	合肥工业大学计算机与信息学院	245	2905	27.0	39.0
2	夏娜	合肥工业大学计算机与信息学院	55	629	15.0	23.0
3	张国富	合肥工业大学计算机与信息学院	36	476	11.0	21.0
4	苏兆品	合肥工业大学计算机与信息学院	31	296	11.0	16.0