50、基于进化规则库的多智能体系统的结论

基于进化规则库的多智能体系统的结论

1. 引言

在多智能体系统（MAS）中，代理通过协作和共享信息来完成复杂的任务。为了提高代理的适应能力和决策效率，基于进化规则库的多智能体系统（EEERB）应运而生。EEERB系统通过遗传算法（GA）和局部及全局共享策略，使代理的规则库不断进化，从而更好地适应复杂、动态的环境。本文将总结EEERB系统的研究成果，并探讨其相对于传统分类器系统的优越性。

2. EEERB系统概述

EEERB系统是一种基于经验和环境的进化规则库系统，它扩展了传统分类器系统。系统中的每个代理都有一个规则库，这些规则用于指导代理的行为。规则库中的规则由条件部分和动作部分组成，每条规则都有一个强度值，表示其有效性。代理通过遗传算法生成新规则，更新规则库，并通过局部和全局共享策略与其他代理交换信息。

2.1 规则库的进化机制

EEERB系统的核心是规则库的进化机制。规则库的进化包括以下几个方面：

• 随机初始化 ：规则库初始时随机生成一组规则。
• 遗传算法 ：使用遗传算法生成新规则，更新规则库。
• 删除劣质规则 ：删除规则库中表现不佳的规则，以保持规则库的规模。
• 公共信息共享 ：代理通过发布公共信息和事实，动态生成新规则。

2.2 部分匹配与动态自适应匹配率

传统分类器系统通常使用完全匹配机制，这在代理经验较少时会导致低匹配