低约束密度分布式约束优化问题的求解算法
多Agent协作过程中的许多挑战都可以建模为分布式约束优化问题.针对低约束密度的分布式约束优化问题,提出了一种基于贪婪和回跳思想的求解算法.在该算法中,各Agent基于贪婪原则进行决策.能够利用低约束密度问题中大量赋值组合代价为0这一特点来加快求解速度.同时,Agent间的回跳机制可以在贪婪原则陷入局部最优时保证算法的完全性.相对于已有主流算法,该算法可以在保持多项式级别的消息长度/空间复杂度的前提下,以较少的消息数目求解低约束密度的分布式约束优化问题.给出了算法关键机制的正确性证明,并通过实验验证了算法的上述性能优势.
分布式约束优化问题、多Agent、算法
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金90818028;国家重点基础研究发展计划9732011CB302600;国家杰出青年科学基金60625203
2011-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共15页
625-639
