[發明專利]一種基于平衡聯盟的多智能體聯盟形成方法

有效

• 申請號: 201610470945.9
• 申請日: 2016-06-24
• 公開（公告）號: CN106055390B
• 公開（公告）日: 2018-02-06
• 發明（設計）人: 方浩;盧少磊;陳杰;張帆
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06F9/46
• 分類號: G06F9/46
• 代理公司: 北京理工大學專利中心11120
• 代理人: 仇蕾安,高燕燕

1.一種基于平衡聯盟的多智能體聯盟形成方法，其特征在于，具體包括如下步驟：

步驟一、獲得主智能體與其相鄰的鄰居智能體之間的結盟傾向度，具體為：

將智能體系統中的任意一個智能體定義為智能體i，并作為主智能體，其能力向量用r_i表示；主智能體i的鄰居智能體定義為智能體j，j∈{1,2,…,||N_i||}，其能力向量用r_j表示；N_i表示主智能體i的鄰居智能體的集合，||N_i||表示鄰居智能體的個數；

根據α_ij＝ω₁×cos(θ_ij)+ω₂×d_ij，獲得主智能體i與鄰居智能體j的相似程度，即兩智能體之間的結盟傾向度α_ij，θ_ij為向量r_i和向量r_j之間的夾角；d_ij為向量r_i的模長和向量r_j的模長之差的相對大小；ω₁和ω₂為權值系數；且ω₁＝0.6，ω₂＝0.4；

步驟二、獲得智能體自身能力向量與任務需求向量的一致程度：

根據獲得主智能體i的能力向量與任意任務t_q的任務需求向量之間的相關程度其中，為任務t_q的任務需求向量；代表主智能體i的能力向量與任務需求向量間的內積；為任務需求向量的模值；|r_i|為能力向量r_i的模值；

步驟三、按照步驟一的方法，遍歷主智能體與其所有鄰居智能體的結盟傾向度，并求其平均值，獲得主智能體與鄰居智能體的平均結盟傾向度；并根據該主智能體i的能力向量與任意任務t_q的任務需求向量之間的相關程度分別對平均結盟傾向度和相關程度分配相應權值ω₃和ω₄，并加權求和，獲得主智能體對任務的t_q的傾向度；其中，權值ω₃和ω₄均等于0.5；

步驟四、按照步驟一至步驟三的方法，遍歷整個智能體系統，分別以智能體系統中的每個智能體作為主智能體，獲得各個智能體對所有任務的傾向度；

步驟五、針對每個智能體，選擇其對應的最大傾向度值所對應的任務作為該智能體選擇的最終任務；將選擇同一最終任務的所有智能體形成初始聯盟；

步驟六、分別判斷每個初始聯盟是否符合形成最終聯盟的條件，并對初始聯盟中的成員進行調整，具體為：

定義該初始聯盟為聯盟C，其對應選擇的任務為t_q；根據聯盟C所選任務t_q的任務需求向量計算聯盟C的聯盟能力值Q_C；若：

條件一：且則聯盟C符合條件，直接形成最終聯盟；

條件二：則聯盟C進入增加聯盟成員狀態；此時：

a、根據獲得其中任意一個鄰居智能體p與聯盟C中的所有智能體共同完成任務t_q的傾向度其中，所述的鄰居智能體p是指與聯盟C中的所有智能體相鄰的鄰居智能體；所有鄰居智能體形成的集合用N_C表示，||N_C||代表鄰居智能體個數；α_hp表示鄰居智能體p和聯盟C中的任意智能體，定義為智能體h的結盟傾向度；表示鄰居智能體p對任務的t_q的傾向度；

b、將鄰居智能體p當前所選任務的傾向度與傾向度比較，若傾向度大于當前所選任務的傾向度，則將鄰居智能體p加入到聯盟C中，計算聯盟C聯盟能力值，若此時聯盟C符合條件一，則形成最終聯盟，否則，繼續按照a中的方法，計算其他鄰居智能體的傾向度，并進行比較，直至聯盟C滿足要求；若在設定時間閾值內，聯盟C仍不能滿足要求，則聯盟C解散；

條件三：且則聯盟C進入減少聯盟成員狀態；此時，按照步驟三計算傾向度的方法，計算聯盟C中每個智能體在與聯盟C中的鄰居智能體形成聯盟后的傾向度，并從大到小排序，依次將傾向度最小的智能體刪除；每刪除一個智能體，計算一次聯盟C的聯盟能力值，一旦滿足條件一，停止刪除，并形成最終聯盟；

按照步驟六的方法，完成對所有初始聯盟的調整，并形成最終聯盟。