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异构资源分配问题应用广泛，传统的集中式求解方法效率低、不易扩展。本文提出一种多智能体协作解决复杂异构资源分配问题的分布式方法。通过将问题建模于分布式广义分配问题( D-GAP)框架下，智能体通过联合搜索实现求解。利用从之前搜索过程中获得的知识，智能体预测谁更有能力求解当前子问题。通过建立决策模型，智能体动态的、智能的改变搜索顺序，以加速全局可行解的求解。该非集中式框架能提高问题的求解效率及增加动态可扩展性。以“教室资源分配问题”为例，本文在智能体平台RETSINA上运用论文提出的非集中式方法实现问题的求解，以证明方法的可行性。