【摘 要】
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该文在强调智能体之间相互竞争的基础上,对多智能体系统中的任务分配问题进行了较为深入的研究,主要工作可分为以下几点:分析了多智能体系统任务分配问题的研究现状,较详细地
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该文在强调智能体之间相互竞争的基础上,对多智能体系统中的任务分配问题进行了较为深入的研究,主要工作可分为以下几点:分析了多智能体系统任务分配问题的研究现状,较详细地归纳总结了几种典型的分布式任务分配算法,指出了各自的特点和适用范围.强调指出了基于竞争的多智能体系统任务分配算法的可行性.对强化学习基本理论、方法进行了概述,较详细地归纳总结了当前分布式强化学习研究现状,并对三种典型方法进行了分析比较,指出了它们的优劣.介绍了多智能体系统联盟和联盟形成理论;基于社会生活中的竞争现象,提出了一种多智能体系统任务分配竞争模型:智能体通过竞争和协商的手段,实现系统任务分配;文中给出了该模型的数学描述.介绍了博弈论基本理论;给出了任务竞争和资源竞争的详细算法描述;在求解次优收益时采用了分布式学习中的群体强化学习法,考虑到群体强化学习所需的状态存储空间随智能体个数的增加而激增的缺陷,文中采了状态集结法加以解决;给出了对状态集结法收敛性验证的仿真结果和多智能体系统任务分配的仿真试验,并对实验现象进行了分析.最后,对该文工作进行了总结,指出其中的缺点和不足,并对未来工作进行了展望.
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