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摘要:
在当前战场环境反馈输入所占比重日益增大的情况下,提出利用无监督学习中的AGNES层次聚类算法对传统多源智能体联盟理论框架进行改进.综合考虑环境和传感器不同个体效能中的复杂性与模糊性因素,对联盟的多智能体模型进行描述以及多智能体交叉提示下动态联盟探测系统具体提示步骤进行设计,针对性改进无监督学习AGNES聚类算法结合目标探测信息的认知度一致性函数,使系统直接从变化的环境中建立动态模型,从而在达到联盟优化任务的长期收益累计的同时对目前的短期收益做出更有利的决策.仿真表明,相对于群智能算法等传统整体调动策略,改进算法是更加符合实际需求的智能化方法.
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文献信息
篇名 复杂环境下改进AGNES多智能体动态联盟算法
来源期刊 电光与控制 学科 工学
关键词 动态联盟 AGNES层次聚类算法 探测系统 多智能体
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 学术研究|Academic Research
研究方向 页码范围 12-17
页数 6页 分类号 TP732
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-637X.2022.01.003
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
动态联盟
AGNES层次聚类算法
探测系统
多智能体
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
电光与控制
月刊
1671-637X
41-1227/TN
大16开
河南省洛阳市017信箱16分箱
1970
chi
出版文献量(篇)
4517
总下载数(次)
11
总被引数(次)
24286
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
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