11、不同协同作用下的在线团队组建与分散式排队网络稳定性研究

不同协同作用下的在线团队组建与分散式排队网络稳定性研究

在当今的算法与网络研究领域,在线团队组建和分散式排队网络稳定性是两个备受关注的问题。本文将深入探讨这两个方面的研究成果,揭示其中的关键技术和潜在挑战。

在线团队组建:环分解修复算法与遗憾边界

在在线团队组建的研究中,提出了一种名为“环分解修复算法(Ring Factorization with Repairs)”的方法。该算法的核心目标是在不同协同作用下,为代理找到最优匹配,同时尽量减少遗憾值(regret)。

算法的基本流程如下:

while #{unknown agents} > 0 do
    Select a matching via Ring Factorization for n.
    if a (1, 1)-team is revealed then
        Perform a case-specific “repair” step (possibly over multiple rounds) that partitions agents into known (0, 0)-teams, known (1, 1)-teams, and an intermediary stage of the Ring Factorization construction of size n′ < n. 
        Play known (0, 0)- and (1, 1)-teams, and continue playing matchings according to Ring Factorizatio
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究
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