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摘要:
基于Agent社会合作机制以及智能体对环境的感知和反作用能力提出了一种新的求解SAT问题的多智能体社会进化方法MASEA(Multi-AgentSocialEvolutionaryAlgorithm)。该方法在多智能体进化思想的基础上,引入人类社会“关系网模型”的概念来建立智能体所能感知的邻域环境;同时在保留原有的竞争算子和自学习算子前提下,根据智能体具有竞争协作的特性,设计了一个新的算子---协作算子来共同完成整个进化过程。以标准SATLIB库中变量个数从20~250的3700个不同规模的标准SAT问题以及基于RB模型所产生的随机实例对MASEA的性能进行了全面的测试,并与其他一些具有较高性能算法的结果进行了比较。结果表明,MASEA具有更高的成功率和更高的运算效率。
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文献信息
篇名 求解犛犃犜问题的多智能体社会进化算法
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 多智能体系统 进化算法 关系网模型 SAT问题 协作算子
年,卷(期) 2014,(9) 所属期刊栏目 计算机科学理论
研究方向 页码范围 2011-2020
页数 10页 分类号 TP18
字数 9344字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1016.2014.02011
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 焦李成 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室 514 14586 52.0 103.0
2 刘芳 西安电子科技大学计算机学院 145 3511 30.0 54.0
3 潘晓英 西安邮电大学计算机学院 40 149 7.0 11.0
传播情况
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进化算法
关系网模型
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研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
总被引数(次)
187004
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
陕西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Basic Research Plan in Shaanxi Province of China
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导