基于影响度及状态预测的多agent协作算法

• 作者: 席鹏雪 王林林 郑延斌 马光富
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 多agent 信息处理 状态预测 协作策略 动作效果
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3013-3017
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.03.0208

摘要

针对灾难环境中多agent协作问题进行了研究,提出了一种基于影响度与状态预测的多agent协作算法.首先该算法根据协作任务对信息的需求,使用影响度函数对agent感知到的信息进行处理;其次利用预测算法对任务的后续状态和agent的行为进行预测并根据预测结果制定协作策略;最后执行协作任务的agent根据动作效果和触发条件动态调整协作策略.为了验证算法的有效性,在Unity3D中搭建仿真平台,对比不同协作算法的收敛率、救援人数和整体得分,结果表明该算法的收敛速度快、救援人数多且整体得分最优,可以有效地指导agent间的协作,能给实际救援协作策略的制定提供理论支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑延斌	河南师范大学计算机与信息工程学院	64	460	11.0	18.0
2	席鹏雪	河南师范大学计算机与信息工程学院	5	10	2.0	3.0
3	王林林	河南师范大学计算机与信息工程学院	5	10	2.0	3.0
4	马光富	河南师范大学计算机与信息工程学院	1	0	0.0	0.0