【摘 要】
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多Agent系统中,Agent形成联盟来完成任务,是Agents间的一种重要合作方式。遗传算法在求解单任务Agent联盟时存在稳定性较差、收敛速度慢、寻优能力不强等问题,对此,提出一种
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多Agent系统中,Agent形成联盟来完成任务,是Agents间的一种重要合作方式。遗传算法在求解单任务Agent联盟时存在稳定性较差、收敛速度慢、寻优能力不强等问题,对此,提出一种基于改进遗传算法的单任务联盟形成策略。该方法通过定义衡量遗传算法种群多样性参数,根据该参数值使用不同的配对策略在潜在交叉集合中选择个体进行配对交叉,以减少无效的交叉操作,从而提高交叉操作的效率;针对传统变异算子缺乏一定的方向性,通过个体Agent能力大小确定变异基因位,以提高算法搜索性能。对比实验结果表明,该算法可以快速、高效地找出合适的Agent联盟。
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