【摘 要】
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根据协同优化算法的思想,提出了一种Multi-Agent模型,利用神经网络建立子系统优化Agent的近似响应面。子任务规划Agent进行传统的优化进程;任务调度Agent根据结果分析Agent计
【机 构】
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大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室,大连水产学院,电子科技大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（59685003）,高等学校全国优秀博士学位论文作者专项基金资助项目（200232）,教育部优秀青年教师资助项目（1766）,太原重型机械集团有限公司资助项目（200106）
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根据协同优化算法的思想,提出了一种Multi-Agent模型,利用神经网络建立子系统优化Agent的近似响应面。子任务规划Agent进行传统的优化进程;任务调度Agent根据结果分析Agent计算的样本集近似满意度自主选择不同的执行路径;近似响应面Agent通过使用更新准则,逐步获取满足子系统级约束和目标的精确的响应面。当子系统获取指标变量后,通过子系统优化Agent内部的响应面快速获取优化解向量,并将该向量返回到全局黑板数据结构中,系统级优化Agent可以利用该结构,协调各个子Agent不一致的信息,从
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