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摘要:
多Agent系统中,Agent间通过形成联盟达到提高任务求解能力,获取更多收益的目的.主要关注联盟模型的改进和联盟形成阶段的改进,基于ARG(agent,role,group)元模型和学习机制提出了一种采用角色和学习机制的新联盟模型CLAR(coalition model based on learning agent and role);在采用合同网协议的 CLAR联盟模型中提出了两阶段联盟形成机制;通过捕食者问题实验验证了角色和学习机制的作用,以及两阶段联盟
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文献信息
篇名 面向动态任务合作求解的联盟模型
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 多Agent系统 联盟 捕食者问题 ARG元模型 合同网
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1098-1108
页数 分类号 TP301
字数 10116字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.2012.12.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王崇骏 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 56 1131 15.0 32.0
2 谢俊元 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 95 1363 20.0 32.0
3 孙强 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 8 58 5.0 7.0
4 詹千熠 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 1 3 1.0 1.0
5 詹宇森 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 1 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (16)
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2015(2)
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研究主题发展历程
节点文献
多Agent系统
联盟
捕食者问题
ARG元模型
合同网
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
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2007
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