38、多智能体系统任务调度与实时人脸检测跟踪技术

多智能体系统任务调度与实时人脸检测跟踪技术

在多智能体系统任务调度和实时人脸检测跟踪领域，有许多创新的技术和方法。下面将分别介绍多智能体系统任务调度算法的优化与实验结果，以及实时人脸检测跟踪的混合模型。

多智能体系统任务调度算法

在多智能体系统的任务调度中，为了提高算法效率，采用了多种优化方法。
- 分支限界技术 ：在算法检查下一个原子任务时，若智能体的当前成本超过 $V P ∗$，则可忽略剩余的 $t_s$、$τ_s$ 和 $T_s$。这只需在最内层循环中插入一个简单的 if 语句，就能有效跳过大量不必要的搜索空间，随时获得良好结果。
- 成本排序访问 ：将每个智能体在子任务上的成本按升序或降序排列，然后按成本访问。不过，访问下一个有效子任务可能需要付出大量努力，其性能取决于成本的分布模式。
- 非字典序生成 ：以不同于字典序的方式生成 $CS$ 和 $TS$，但这可能需要更多的时间和精力来提高算法性能，因为它至少需要三个额外组件：更复杂的数据结构来跟踪生成的 $CS$ 和 $TS$；对 $CS - alg$ 实现进行重大修改；对主算法进行重大改进，包括 pop 和 push 操作。在生成 $TS$ 时，采用了第一种改进方法。

实验设置

实验主要围绕智能体联盟实践展开，考虑了 4 种联盟完成成本的分布类型：
| 分布类型 | 特点 |
| ---- | ---- |
| IND | 联盟基数增加