6、大规模多智能体系统的分层资源使用协调

大规模多智能体系统的分层资源使用协调

1. CyberOrgs 模型概述

CyberOrgs 是一个用于自利对等网络中资源共享的模型,在该网络中,应用代理可以迁移以利用远程对等方拥有的资源。它将计算资源组织成一个市场,其控制则呈现为分层结构。

1.1 核心概念

  • 封装内容 :每个 cyberorg 封装一个或多个多智能体计算(即 cyberorg 包含的计算)以及可供其使用的分布式资源(即 cyberorg 拥有的资源),这些资源可用于执行计算或转售。
  • 市场行为 :Cyberorgs 在资源市场中充当主体,它们可以使用共享货币的电子现金相互买卖资源。为了利用获取的资源,cyberorgs 可以在 cyberorg 空间中迁移。
  • 资源定义 :CyberOrgs 将计算资源在时间和空间上进行定义。资源的销售通过合同表示,合同规定了买方以一定成本获得资源的可用性。资源向 cyberorgs 的交付由控制决策的层次结构决定。

1.2 形式化方法

我们在形式化 CyberOrgs 时,将计算的关注点与完成计算所需的资源的关注点分开。由于我们关注的是资源的使用,因此用完成计算所需的资源序列来表示每个计算的资源需求。为了简化模型,我们假设资源需求是预先已知的,并假设计算由 actor 系统执行。

2. Actor 相关介绍

2.1 Actor 特性

  • 自主性与交互性
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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