严格目标偏好下的最大成功联盟问题研究

发布时间：2021-12-28 21:58

　　联盟形成一直是多agent系统（multi-agent systems,MAS）和人工智能领域的一个研究热点,主要研究如何形成联盟以及形成哪些联盟可以使系统的总收益最大。然而,已有工作大都不考虑agent对于目标的偏好性,即每个agent可以参与任何目标,即使agent对这些目标毫无兴趣。在一些特殊应用场景,如角度视角受限的多摄像头协同监控系统,每个智能摄像头的行为具有很强的目标偏好性,它只会响应其监控区域内能捕捉到的目标,而对于监控区域外的目标则无能为力;又例如在灾害应急响应中,由于应急响应在时效性上的高要求,每个储备点都会优先满足就近的受灾点的需求,而不可能耗费大量人力和物力去响应很远的受灾点的需求。鉴于上述背景,本文在传统资源结盟博弈的基础上考虑agent对响应目标的严格偏好性,研究严格目标偏好下的最大成功联盟问题,本文主要研究工作如下:（1）介绍了相关的研究背景,以及国内外对联盟形成问题、尤其是资源结盟博弈的研究现状,分析并总结了当前最大成功联盟生成问题研究中存在的不足,以确定本文的研究动力和主要研究内容。（2）介绍了相关基础理论知识,包括MAS和联盟的相关概念,以及联盟形成相... 

【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

最大流网络示意图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Edmonds-Karp算法的输入排队调度[J]. 法拉.  计算机工程. 2005(18)

博士论文
[1]基于群智能的复杂联盟机制研究[D]. 张国富.合肥工业大学 2008

硕士论文
[1]Agent偏好下的资源结盟博弈问题研究[D]. 杜晓东.合肥工业大学 2017
[2]最小割最大流算法的研究与应用[D]. 严子恒.南京邮电大学 2016



本文编号：3554803