基于知识库和改进型免疫算法求解多任务联盟生成问题

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联盟生成是MAS的一个关键问题,主要研究如何在MAS中动态生成面向任务的最优Agent联盟.但现有的研究在连续搜索几个类似任务的求解联盟时,都是重新搜索整个求解空间,而没有很好地利用求解的历史信息,从而影响了求解效率.为此,提出了"任务亲和度"的概念,通过建立历史信息的知识库,引入免疫算法来搜索多任务联盟,并对免疫算法进行了改进,提出自适应提取疫苗的策略,在一定程度上加快了解的进化速度.实验结果证明了算法的有效性.
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