【摘 要】
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提出了一个基于并行粒子群优化的分布式Agent 计算框架.在求解大规模复杂优化问题时,框架中使用一个主群(master swarm)来演化问题的完整解,并使用一组从群(slave swarm)
【机 构】
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浙江工业大学 计算机科学与技术学院,杭州 310023
【出 处】
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第四届中国Agent理论与应用学术会议
论文部分内容阅读
提出了一个基于并行粒子群优化的分布式Agent 计算框架.在求解大规模复杂优化问题时,框架中使用一个主群(master swarm)来演化问题的完整解,并使用一组从群(slave swarm)来并行优化一组子问题的解,主群和从群通过交替执行来提高问题的求解效率.使用基于组件的Agent 架构,主群和从群被建模为框架中的顶层Agent,它们又可被分解为一组子Agent,包括用于构造问题初始解的Constructor、通过移动粒子来改善解的Improver、修补不可行解的Repairer、分解原始问题及其完整解的Decomposer,以及合并子解的Synthesizer.这些子Agent 共享一个解群并对其进行协同演化.该框架可用于求解复杂的约束多目标优化问题； 在一类典型运输问题的实验结果表明所提出的方法明显优于另两种先进的演化算法.
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