面向任务的重叠联盟结构生成计算复杂性OA北大核心CSTPCD
传统的重叠联盟形成问题大都聚焦智能体,鲜有从任务视角出发.为此,本文首先构建了一种面向任务的重叠联盟结构生成模型,并分析了其解空间和相关决策问题的计算复杂性.此外,基于流网络分别设计了相应的孤立联盟、重叠联盟、重叠联盟结构成功性判别算法和最优重叠联盟结构生成算法.分析结果表明,判别孤立联盟、重叠联盟、重叠联盟结构的成功性的时间复杂度均与智能体数和任务数呈多项式关系,而搜索最优重叠联盟结构的时间复杂度与智能体数和任务数呈指数关系.最后,通过仿真实验验证了上述结果.
张国富;宋晓晓;苏兆品;岳峰;
合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230601 合肥工业大学智能互联系统安徽省实验室,安徽合肥230009 合肥工业大学工业安全应急技术安徽省重点实验室,安徽合肥230601合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230601合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230601 合肥工业大学工业安全应急技术安徽省重点实验室,安徽合肥230601
计算机与自动化
多智能体系统重叠联盟结构生成计算复杂性成功性判别流网络
《控制理论与应用》 2024 (001)
P.163-171 / 9
安徽省重点研究与开发计划项目(202004d07020011,202104d07020001);广东省类脑智能计算重点实验室开放课题项目(GBL202117);中央高校基本科研业务费专项资金项目(PA2021GDSK0073,PA2021GDSK0074)资助.
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