张贞
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
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- 发文基金：江西省科技支撑计划项目江西省研究生创新基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于PSO的多智能体联盟形成理论与算法研究
- 在多智能体系统Multi-Agent System/(MAS/)的研究中，多智能体联盟是多智能体协作的一种重要方式，也是一个MAS的研究热点。由于PSO算法具有实现简单、全局搜索能力强、鲁棒性和分布性较好的特点，因此适合...
- 张贞
- 关键词：多智能体系统联盟形成粒子群优化
- 文献传递
- 基于忠诚度的多智能体联盟效用分配策略被引量：2
- 2014年
- 为增强多智能体系统中联盟成员效用划分的合理性,促使agent形成稳定的全局最优联盟,提出了一种基于忠诚度的多智能体联盟效用分配策略。新策略引入agent忠诚度的概念,根据agent每次参与联盟后是否服务到任务结束来对agent忠诚度进行评价,从而表示各agent的忠诚度大小,将忠诚度与各agent完成任务的能力相结合,共同决定联盟内各agent效用如何划分。理论分析和实验表明,新策略提高了对联盟效用分配的合理性,较好地满足了联盟形成机制的全局最优性、强稳定性、时效性、简单性等要求。
- 曹义亲张贞黄晓生
- 关键词：多智能体系统联盟忠诚度
- 改进的带经验因子的二进制粒子群优化算法被引量：6
- 2013年
- 针对传统二进制粒子群优化(BPSO)算法未充分利用粒子位置的历史信息辅助迭代寻优,从而影响算法寻优效率的进一步提高的问题,提出一种改进的带经验因子的BPSO算法。该算法通过引入反映粒子位置历史信息的经验因子来影响粒子速度的更新,从而引导粒子寻优。为避免粒子对历史信息的过度依赖,算法通过赏罚机制和历史遗忘系数对其进行调节,最后通过经验权重决定经验因子对速度更新的影响。仿真实验结果表明,与经典BPSO算法以及相关改进算法相比,新算法无论在收敛速度还是全局搜索能力上,都能达到更好的效果。
- 曹义亲张贞黄晓生
- 关键词：二进制粒子群优化历史信息
