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基于群智能的复杂联盟机制研究

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-11页
致谢第11-18页
第一章 绪论第18-32页
   ·联盟形成(Coalition Formation)第19-22页
     ·智能agent第19页
     ·多agent系统(MAS)第19-20页
     ·联盟(Coalition)第20-22页
   ·群智能(Swarm Intelligence)第22-28页
     ·粒子群算法(Particle Swarm Optimization)第23-26页
     ·蚁群算法(Ant Colony Optimization)第26-28页
   ·目前存在的问题第28页
   ·课题来源、目的与意义第28-29页
   ·研究内容、技术路线及论文组织第29-32页
     ·研究内容第29页
     ·技术路线第29页
     ·论文组织第29-32页
第二章 复杂联盟的串行生成第32-42页
   ·相关工作分析第32-33页
   ·复杂联盟(Complicated Coalition)第33页
   ·问题描述第33-35页
   ·虚拟agent(Virtual Agent)第35-36页
   ·基于离散粒子群的复杂联盟串行生成算法第36-40页
     ·离散粒子群算法第36页
     ·粒子编码方案第36-37页
     ·基于信息正反馈的孤岛模型第37页
     ·复杂联盟串行生成算法第37-38页
     ·仿真结果及分析第38-40页
   ·小结第40-42页
第三章 复杂联盟的并行生成第42-68页
   ·相关工作分析第42页
   ·问题描述第42-43页
   ·Yang和Luo的算法第43-48页
     ·二维二进制染色体编码第43-44页
     ·编码初始化第44-45页
     ·交叉算子第45-46页
     ·变异算子第46-47页
     ·GA算法求解联盟结构第47-48页
   ·离散粒子群算法(DPSO)第48页
   ·基于离散粒子群的复杂联盟并行生成算法第48-66页
     ·编码初始化第48-49页
     ·编码有效性检查(Checking on Encoding Validity)第49-50页
     ·冲突消解策略(Strategies for Conflict Resolution)第50-60页
     ·复杂联盟并行生成算法第60页
     ·仿真结果及分析第60-66页
   ·小结第66-68页
第四章 联盟效用分配策略第68-84页
   ·问题描述第68-69页
   ·相关工作分析第69-71页
   ·基于按劳分配的效用分配策略第71-75页
     ·公平分配原则第71-72页
     ·无妒忌原则第72页
     ·基于拍卖的任务分解(Task Allocation via Auction)第72页
     ·基于合同的效用分配(Utility Distribution via Bargain)第72-73页
     ·实例分析第73-75页
   ·基于按劳分配和效用非减的效用分配策略第75-83页
     ·局部效用非减(Local Non-reducing Utility)第75-77页
     ·全局效用非减(Global Non-reducing Utility)第77-79页
     ·实例分析第79-81页
     ·性能分析第81-82页
     ·仿真结果及分析第82-83页
   ·小结第83-84页
第五章 基于蚁群正反馈的动态联盟形成第84-98页
   ·相关工作分析第84-85页
   ·蚁群的正反馈思想第85页
   ·蚁群算法的几乎处处强收敛性分析第85-94页
     ·算法模型第86-88页
     ·收敛性分析第88-93页
     ·讨论第93-94页
   ·基于蚁群正反馈的动态联盟形成第94-97页
     ·任务分配第95页
     ·动态联盟形成过程第95-96页
     ·仿真结果及分析第96-97页
   ·小结第97-98页
第六章 总结与展望第98-100页
   ·本文的主要创新之处第98页
   ·进一步的研究工作第98-100页
参考文献第100-106页
攻读博士学位期间发表的论文第106-108页
攻读博士学位期间参加科研项目及获奖情况第108页

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