系统工程理论与实践
系统工程学学习总结系统建模与优化的理论与实践
系统工程学学习总结系统建模与优化的理论与实践系统工程学学习总结——系统建模与优化的理论与实践系统工程学是一门综合性学科，旨在研究和解决复杂系统的设计、开发、运营和优化问题。
在系统工程学的学习过程中，系统建模与优化是一项重要内容，本文将对系统建模与优化的理论与实践进行总结。
一、系统建模系统建模是对待研究对象进行抽象和描绘的过程，旨在找出问题的本质和关键。
它能够帮助我们理解和分析系统的结构、功能和行为，并为系统的优化提供基础。
1. 功能模型功能模型是系统建模中常用的一种方法。
它通过识别和描述系统中各个部分的功能及其相互关系，帮助我们理解系统的整体功能以及子功能之间的依赖关系。
常见的功能模型包括功能流程图和功能树等。
2. 结构模型结构模型主要关注系统中各个组成部分的结构和组织关系。
通过结构模型，我们可以清晰地描述系统中各种组件、模块或对象之间的关系，从而更好地理解系统的内部结构。
常见的结构模型有层次结构图、数据流图等。
3. 行为模型行为模型是描述系统中各个部分的动态行为和相互作用方式的模型。
通过行为模型，我们可以模拟系统中各种状态的变化，分析系统的响应和行为，并发现潜在的问题或优化方案。
常见的行为模型包括状态转换图、时序图等。
二、系统优化系统优化是通过调整系统的各个组成部分、参数或结构，使系统在满足一定约束条件的前提下，达到最优性能或效果。
系统优化不仅依赖于理论的支持，也需要实践中的验证和调整。
1. 数学建模数学建模是系统优化的重要手段之一。
通过建立合适的数学模型，我们可以将复杂的系统问题转化为数学形式，并利用数学工具和方法进行求解和优化。
常用的数学建模方法包括线性规划、动态规划、遗传算法等。
2. 实验设计实验设计是系统优化的另一种重要方式。
通过设计合适的实验方案，我们可以获取系统的观测数据，并利用统计学方法进行分析和优化。
实验设计可以帮助我们验证理论模型的有效性，并找出系统中的潜在问题与改进方向。
3. 模拟与仿真模拟与仿真是系统优化的实践手段之一。
系统工程之系统可靠性理论与工程实践讲义
系统工程之系统可靠性理论与工程实践讲义系统可靠性是系统工程中非常重要的一个领域，它一方面涉及到理论研究、模型建立等基础工作，另一方面也需要结合实际工程实践来验证和改进。
本讲义将介绍系统可靠性的基本理论与工程实践，并探讨如何提高系统的可靠性。
一、系统可靠性的定义与重要性1.1 系统可靠性的定义系统可靠性是指系统在给定的条件下在一段时间内满足特定要求的能力。
这个特定要求可以是正常工作的概率、失效的概率、失效后的恢复能力等。
1.2 系统可靠性的重要性系统可靠性直接影响到系统的稳定性、安全性和可用性。
一个可靠的系统能够正常工作并且能够应对可能出现的各种故障和异常情况，从而保证工程项目的顺利进行和安全性。
二、系统可靠性的理论基础2.1 可靠性的概率理论可靠性的概率理论是系统可靠性研究的基础，它将系统的可靠性问题转化为概率分布和统计计算问题。
常用的理论方法有可靠性函数、失效率函数、故障模式与失效分析等。
2.2 系统结构与可靠性分析系统结构与可靠性分析是指通过对系统结构与组成部分进行分析，计算系统的可靠性。
常用的方法有事件树分析、故障树分析、Markov模型等。
2.3 可靠性增长理论可靠性增长理论是指通过对系统进行可靠性试验和监控，根据得到的失效数据对系统进行可靠性增长预测和改进。
常用的方法有可靠性增长图、可靠性增长模型等。
三、系统可靠性的工程实践3.1 可靠性设计可靠性设计是指在系统设计阶段，通过选择可靠性较高的组件和结构，提高系统的可靠性。
常用的方法有设计可靠性评估、冗余设计、容错设计等。
3.2 可靠性测试可靠性测试是指对系统进行工作负载、压力、故障等方面的测试，以评估系统的可靠性。
常用的方法有端到端测试、负载测试、异常情况测试等。
3.3 可靠性维护与改进可靠性维护与改进是指在系统投入使用后，对系统进行设备维护、故障排除、性能改进等工作，以保持系统的可靠性和稳定性。
四、提高系统可靠性的工程实践4.1 设定合理的要求和指标在系统设计之初，需要设定合理的可靠性要求和指标。
系统工程原理与实践
系统工程原理与实践系统工程是一种综合性的工程学科，它涉及到多个学科领域，包括计算机科学、控制科学、电子工程、通信工程等。
系统工程的核心思想是将一个复杂的系统分解成若干个子系统，通过对子系统的设计、分析和优化，最终实现整个系统的高效运行。
本文将从系统工程的原理和实践两个方面进行阐述。
一、系统工程的原理系统工程的原理主要包括系统思维、系统分析、系统设计和系统优化。
系统思维是系统工程的基础，它强调整体性、综合性和系统性，要求我们从整体上看待问题，理解系统的结构和功能，把握系统的本质特征。
系统分析是系统工程的核心，它通过对系统的分解、建模和仿真，揭示系统的内在规律和运行机制，为系统设计和优化提供依据。
系统设计是系统工程的关键，它要求我们根据系统的需求和约束条件，设计出符合要求的系统结构和功能，保证系统的可靠性、可用性和可维护性。
系统优化是系统工程的目标，它通过对系统的性能、成本、效益等指标进行评估和分析，找出系统的瓶颈和优化方案，提高系统的整体效能。
二、系统工程的实践系统工程的实践主要包括系统开发、系统测试和系统运维。
系统开发是系统工程的第一步，它要求我们根据系统需求和设计方案，进行系统的编码、测试和集成，确保系统的正确性和完整性。
系统测试是系统工程的重要环节，它通过对系统的功能、性能、安全等方面进行测试和验证，发现系统的缺陷和问题，为系统的改进和优化提供依据。
系统运维是系统工程的最终目标，它要求我们对系统进行监控、维护和升级，保证系统的稳定性和可靠性，满足用户的需求和期望。
综上所述，系统工程是一种综合性的工程学科，它涉及到多个学科领域，包括计算机科学、控制科学、电子工程、通信工程等。
系统工程的核心思想是将一个复杂的系统分解成若干个子系统，通过对子系统的设计、分析和优化，最终实现整个系统的高效运行。
系统工程的实践主要包括系统开发、系统测试和系统运维，要求我们在实践中不断提高系统的可靠性、可用性和可维护性，满足用户的需求和期望。
系统工程理论与实践
系统工程理论与实践系统工程是一种综合性的工程学科，它涉及到多个学科领域的知识和技术，旨在通过系统化的方法和工具来设计、开发和管理复杂的工程系统。
系统工程理论和实践的结合，不仅可以为工程项目提供科学的方法论和技术支持，还可以为工程管理和决策提供有效的工具和指导。
本文将从系统工程的基本理论出发，探讨其在实践中的应用和意义。
系统工程的理论基础主要包括系统科学、系统思维、系统论、系统方法论等。
系统科学是系统工程的理论基础，它研究系统的一般性质和规律，揭示系统的结构、功能、行为和发展规律。
系统思维是系统工程师的基本素质，它要求工程师能够全面、整体地看待问题，善于从系统整体的角度思考和分析问题。
系统论是系统工程的理论基石，它研究系统的本质、属性和规律，为系统工程提供了科学的理论基础。
系统方法论是系统工程的方法论基础，它提供了一系列系统化的方法和工具，用于系统的设计、开发、管理和评估。
系统工程的实践应用主要包括系统工程设计、系统集成、系统管理和系统评估等方面。
系统工程设计是系统工程的核心活动，它要求工程师能够综合运用多学科知识和技术，设计出满足用户需求的复杂工程系统。
系统集成是系统工程的重要环节，它要求工程师能够将各个子系统和部件有机地组合在一起，形成一个完整的系统。
系统管理是系统工程的关键环节，它要求工程师能够有效地组织和管理工程项目，确保项目按时、按质、按量完成。
系统评估是系统工程的重要手段，它可以帮助工程师评估系统的性能、可靠性、安全性、可行性等方面，为决策提供科学的依据。
系统工程理论和实践的结合，对于提高工程项目的质量、效率和可靠性具有重要意义。
首先，系统工程理论和实践可以帮助工程师全面、系统地分析和理解工程问题，避免片面、零散地处理问题。
其次，系统工程理论和实践可以帮助工程师综合运用多学科知识和技术，设计出满足用户需求的复杂工程系统。
再次，系统工程理论和实践可以帮助工程师有效地组织和管理工程项目，确保项目按时、按质、按量完成。
系统工程理论与实践
系统工程理论与实践第一章系统工程的概念系统工程是研究大规模复杂系统需求、设计、构建、维护和管理的学科。
系统工程同时考虑技术、经济、环境、社会等复杂因素，旨在解决实际问题。
一个完整的系统工程包括需求分析、架构设计、系统实现、部署运行和维护管理等阶段。
系统工程的核心思想是以系统为中心，注重整体性、系统性、综合性和优化性。
第二章系统工程的基本原则1、整体性原则：系统工程必须注重整个系统的设计和实现，整个系统的性能不是单个元素的总和，而是所有元素之间相互关联和协作的结果。
2、系统性原则：系统工程的设计和实现需要从系统的角度出发，将各个单元组织起来，形成合理的系统框架。
3、综合性原则：系统工程的设计需要从多个方面考虑，包括技术、经济、环境、社会等因素，综合分析决策。
4、优化性原则：系统工程需要持续优化，不断改进系统设计和实现过程，提高整个系统的性能。
第三章系统工程的设计方法系统工程的设计方法包括需求分析、架构设计、模型建立、算法选择和实现等步骤。
其中，需求分析是系统工程最关键的一步，需要深入了解用户的需求，明确系统的目标和功能，为后续设计工作提供依据。
架构设计是系统工程中另一个重要步骤，需要考虑系统的各个组件之间的结构和关系，以及整个系统的性能和稳定性。
模型建立是系统工程中另一个关键步骤，需要使用数学和计算机模拟方法建立系统的数学模型，为算法选择和实现提供支持。
第四章系统工程的实践系统工程的实践包括项目管理、系统测试、部署运行和维护管理等方面。
项目管理是系统工程实践中关键的一步，需要制定详细的项目计划，明确项目目标和时间节点，保证项目的顺利进行。
系统测试是系统工程实践中必不可少的一步，需要完成各个组件的单元测试、集成测试和系统测试，确保整个系统的性能和正确性。
部署运行是系统工程实践中非常关键的一步，需要将系统部署到实际环境中，进行实际运行和调试。
维护管理是系统工程实践中必要的一步，需要对系统进行日常维护，及时处理各种故障和问题，保证系统的稳定性和可靠性。
系统工程的理论与实践
系统工程的理论与实践从狭义上说，系统工程是一种技术方法，它在工程化的思维模式下，将多个专业知识和技术集成到一起，以实现有机结合、高度协调、功能完善的工程系统。
从广义上说，系统工程不仅是针对工程系统本身的，也可以是从组织、管理、文化等多方面对于某个问题进行全面系统化的分析和解决。
理论上，系统工程依托于系统论、控制论、图论、信息论、概率论等多门学科。
一个经典的系统工程过程包括以下阶段：需求分析、方案设计、系统开发、系统测试、系统集成、交付与运维、系统更新升级，每一阶段都需要关注系统的全过程，包括环境、资源、社会、经济等多个要素的影响。
这就需要我们具备全局观念、跨学科的知识体系。
当然，从理论到实践，一般都存在着差距。
在实操中，系统工程要求严格的流程管理和文档化，与规范化的软件开发过程类似。
大量的文档包括需求规格说明书，方案设计文档，测试计划，用户手册等等。
这就要求了我们在实践时，需要具备高效的沟通与协作技能，避免流程中的误差和偏差。
随着人工智能、大数据、区块链等新技术的发展，系统工程越来越应用于更加复杂和大规模的系统建造与维护中。
比如，全球顶尖的IT公司都采用了自研的各种“云平台”提供服务，其中无不涉及系统工程的理念，它的架构设计必须考虑到安全、稳定、高可用等多项指标；在现代交通、基建和制造业等领域，越来越多的大规模项目同样离不开系统化的工程思维。
在现代社会，系统工程不仅仅局限于工程技术层面，还应运用于架构设计、产品开发等各个领域。
这样做能够使我们做出更有针对性和高效性的解决方案，在社会、企业、个人等多个维度产生巨大生产力和社会贡献。
当然，对于一门技术或学科来说，更重要的是，它所带来的思考方式与理念，使我们可以以更加全面、科学的视角看待世界，并帮助我们更好地应对各种挑战。
综上所述，系统工程的理论与实践充满了挑战和机遇。
它追求全局观念、跨学科的知识视角，注重规范化的流程和文档管理，同时结合当代新技术，规划超大规模的系统工程。
系统工程的理论与实践研究
系统工程的理论与实践研究一、什么是系统工程系统工程，又称为系统工学、系统科学和系统论，是一门以系统为研究对象，通过总体性思维方法，综合运用各种途径，对资源、制造、服务等流程进行管理，以达到最优解决方案的一门学科。
自从20世纪50年代起，系统工程便成为了一门研究如何在诸多不确定因素下，在复杂的组织和技术环境中设计和开发可行的方案的学科。
系统工程的范畴非常广泛，并且在多个学科的交叉部分产生。
可以简单地将其定义为运用跨学科知识、原则、方法和工具，在合理的约束条件下，系统地和综合地设计、实现和管理可靠的、有效的产品、过程和服务。
二、它的基础理论1. 系统论系统论是系统工程的基础理论，是揭示系统一系列基本概念、方法和原则的研究领域，包括了从系统的概念、属性、模型、结构、函数、演化、控制等各方面的研究。
系统工程中主要运用系统论来描述问题状况、设计方案以及量化分析等方面。
2. 线性系统理论线性系统理论是指在系统运行过程中输出量与输入量之间的线性关系。
这个理论是系统工程中的基础，因为绝大部分的系统都可以用线性模型来描述。
线性系统理论包括线性代数、矩阵理论和控制理论等方面。
3. 博弈论博弈论是以解决问题中不确定性因素的作用为研究对象的学科。
在系统工程中，博弈论主要研究冲突、协作和组织关系等问题，为解决冲突和谈判提供了一种新颖的思维方式。
三、系统工程的应用系统工程的应用具有非常广泛的范畴，并且在多个领域上有不可替代的意义。
1. 制造业在制造业中，系统工程的应用主要包括生产流程、供应链、质量控制和在制品管理等方面。
通过对制造流程的优化，系统工程帮助企业降低了成本、提高了产量，并提供更好的服务。
2. 航空航天在航空航天领域中，系统工程起着至关重要的作用。
这个领域的复杂性和难度要高于其他许多制造业，因此需要对整个生产过程进行严格的跟踪和管理。
3. 交通运输在交通运输领域中，系统工程的应用主要包括交通控制和安全管理。
这种管理在控制流量和优化运输产能方面非常重要，同时还需要保障运输的安全性。
系统论之理论与实践应用系统工程论文
系统论之理论与实践应用【摘要】20世纪40年代以后，系统科学逐渐发展起来并渐渐被大多数人所接受，人们认识客观问题更加层次化，更加系统化，从基础科学到哲学到技术科学再到工程技术，系统论与系统工程思想越来越突显出其重要作用。
本文首先从系统论和系统工程思想方法的定义开始论述，通过用系统科学理论方法中的可行性分析与系统结构分析方法来分析某大桥在追加22亿元投资是否可行，以理论与实践相结合，充分理解系统科学知识，真正达到系统论与系统工程思想方法之要旨为我所用的目的。
【关键词】系统论系统工程模型分析随着经济的发展，系统科学理论也被赋予了不同的概念形式，系统科学是以系统思想为中心的一类新型的科学群。
它包括系统论、信息论、控制论、耗散结构论、协同论以及运筹学、系统工程、信息传播技术、控制管理技术等等许多学科在内，是20世纪中叶以来发展最快的一大类综合性科学。
一、系统论与系统工程思想方法的理论概述1. 系统论系统论是20世纪40年代与控制论、信息论同时诞生的一门新兴科学，它是研究各种系统的共同特点和本质的综合性科学。
系统论采用逻辑和数学的方法综合考察整体和它的各个部分的属性、功能，并在变动中调节整体和部分的关系，选取各个部分的最佳结合方式，借以达到整体上的最佳目标，比如最佳的经济效果，最佳的工作效率等等。
系统工程就是应用系统论方法解决现代组织管理问题的科学，它对各种复杂的系统进行规划、设计、制造、控制和管理，研究和选取最佳方案。
比如，经济系统工程，研究现代企业的最佳管理方法问题；教育系统工程，研究教育系统的最佳管理体制问题，等等。
系统论和系统工程是适应现代化组织管理需要、处理各种日益错综复杂的系统而出现的。
同时，电子计算机等新技术的发明和应用提供了研究复杂系统的条件。
总的说来，系统论是建立在现代科学技术基础上的综合性的理论和方法。
系统论是一门跨学科的横断科学，它提供的综合性的理论和方法，并不是一般的世界观和方法论。
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( 超加性是指
C 1 , C 2 !N , C 1 ( C 2 =
, 有 V( C 1 ) C 2 ) ∃V ( C 1 ) + V( C 2 ) ) , 在这样的环
境中 , 最大的联盟将是最有益的. 定义系统联盟 集 C = { C 1 , C 2 , !, C m } , 且 C 1 ) C 2 ) ! ) C m ! N , 系 统总 收益 定义为 : V( C ) =
一个特征函数 V ( Ck ) 给出 . 我们假定 V ( C k ) ∃0, V( C k ) = P ( tk ) - F ( C k ) - C ( C k ) . 式中 P ( tk ) 指完成任务 t k 所获得的利益, F ( Ck ) 指联盟成员总能力折合的成本, C ( C k ) 指联盟协作求解 t k 过程中的额外开销, 主 要指通信开销. 如果联盟 C k 不满足上述必要条件 , 则 V ( C k ) 为 0, 否则 V ( C k ) 为正数. ( 2) 在非超加性环境 中研究联盟生成
第1期
基于维数划分策略和免 疫的多任务联盟并行生成算法
119
已有文献的基础上, 设计了一种基于维数划分策略和免疫的多任务联盟并行生成算法, 试图在最小的约束 条件和计算代价下实现一个 Agent 可以同时加入多个联盟, 以减小 Agent 能力的浪费, 增加系统总收益 .
2
问题描述与分析
当多 Agent 系统同时存在多个待求解的任务时 , 需要针对每个任务同时生成相应的联盟予以求解, 这 类问题称为多任务联盟的并行生成问题 . 在 Agent 资源和能力非常强的环境中, 如果一个 Agent 只能加入 一个联盟, 势必造成很大的浪费 , 这就迫切需要一个 Agent 能加入到多个联盟中, 并同时参与多项任务的 求解 , 从而获得更高的系统总收益 . 设在 MAS 中, 存在备选 Agent 集 N = { A 1 , A 2 , !, A n } , 任意 A i ( i = 1, 2, !, n ) 都具有一个 r 维的能力 向量, B i = ∀b i , b i , !, bi #, bi ∃0( j = 1, 2, !, r ) , 用于定量描述 A i 执行某种特定动作的能力大小 . 设待求
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, 其中 B i = ∀b i , 0, !, 0#, B i =
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系统工程理论与实践
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2008 年 1 月
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∀0, b i , 0, !, 0#, !, Bi = ∀0, 0, !, 0, b i #. 我们把能力 B i = ∀0, !, 0, b i , 0, !, 0#赋给虚拟 Agent A i , 这时称 Ai 为 Ai 的子 Agent, Ai 为 Ai 的父 Agent. 因此, 具有 r 维能力的 Agent 可以包含 r 个子 Agent . 在求解多任务联盟的并行生成问题时, 子 Agent 将代替父 Agent 参加联盟 . 对于 A i , 每个子 Agent 最多 可以参加一个联盟, 则 A i 最多将能加入到 r 个任务联盟中. 可能的系统联盟总数与 Agent 数目、 维数 r 以 及待求解任务的数目 m 成指数关系 . 为了得到一个满意的结果, 必须考虑大部分的联盟组合, 因而多任务 联盟并行生成问题是一个复杂的组合优化问题.
收稿日期 : 2006 10 12 资助项目 : 国家自然科学基金 ( 60474035) ; 国家教育部 博士点基金 ( 20060359004) ; 安徽省自然科学基金 ( 070412035) 作者简介 : 苏兆品 ( 1983- ) , 女 , 博士研究生 , 主要研究 方向为 智能控 制、 进 化计算、 Agent 理论 ; 蒋 建国 ( 1955- ) , 男 , 教 授 , 博士生导师 , 主要研究领域为分布式智能控制系统 , 数字图像分 析与处理 , DSP 技术 与应用 ; 夏娜 ( 1979- ) , 男 , 副教 授 , 博士 , 主要研究领域为分布式人工智能、 智能控制、 计算 智能 ; 张国富 ( 1979- ) , 男 , 博士研究生 , 主要研究方向为分布式人工 智能、 不确定系统、 进化计算 .
2008 年 1 月
系统工程理论与实践
第1期
文章编号 : 1000 6788( 2008) 01 0118 06
基于维数划分策略和免疫的多任务联盟并行生成算法
苏兆品
1, 2, ຫໍສະໝຸດ 建国1, 2,夏娜
1, 2
, 张国富
1, 2
( 1 合肥工业大学 计算机与信息学院 ; 2 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心 , 合肥 230009) 摘要 : 设计了一种基于维数的 Agent 能力划 分策略 , 提出 子 Agent 概 念 ; 在此基 础上设计 了一种 基于 三维二进制编码的免疫算法求解多任务联盟并行生成问题 , 并对疫苗采取了自 适应提取 的策略 . 实验结 果证明了该算法的有效性 . 关键词 : 并行生成 ; 维数划分策略 ; 子 Agent; 免疫算 法 ; 三维二进制编码 中图分类号 : TP18 文献标志码 : A
[ 8] [ 9] [ 2] [3] [ 4] [ 5] [ 6] [ 7] [ 1]
的工作具有代表性 ,
主要解决了单任务联盟的生成 . 蒋建国 提出基于改进型蚁群算法求解多任务联盟的串行生成, 可按任务 优先级依次为每个任务生成求解联盟; 骆正虎 提出了一种基于遗传算法的多任务联盟的并行生成算法 , 并设计了相应的交叉和变异算子. 但上述研究都只允许一个 Agent 参加一个联盟, 在许多场合不能满足实 际应用系统的需要, 可能造成 Agent 能力的极大浪费 , 从而在一定程度上降低了系统总收益 , 本文在参考
1 2
bC k #, B C k 是联盟中所有 Agent 能力向量的总和 , 即 B C k =
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A % C
i
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k
i
. 联盟 C k 可以完成任务 tk 的必要条件是 :
i = 1, 2, !, r , b tk ∋ b C k .
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我们作以下假设 : ( 1) 和惯例一样
[ 1~ 4]
, 在特征函数对策 ( CFGs) 中研究联盟形成. 每个联盟 C k 的值用
图 1 多任务 联盟并行生成问题
3
基于维数的 Agent 能力划分策略
在 MAS 中 , 每个 Agent 之间都存在彼此合作形成联盟的可能, 可能的联盟总数同 Agent 数目成指数关 系; 而且每个 Agent 都有加入多个任务的可能, 如果能力无限可分 , 则其可能的联盟将是无穷多个 , 多任务 联盟的并行生成问题将是一个无法求解的组合优化问题. 因此, 国内外的学者都是以一个 Agent 只能加入 一个联盟为前提 , 对任务联盟进行求解. 为了使多任务联盟的并行生成问题可以求解, 而又能实现一个 Agent 加入到多个任务联盟中的目标, 本文设计了一种基于维数的 Agent 能力划分策略, 并提出 子 Agent 的概念来求解多任务联盟的并行生成问题. 由第 2 节可知 , 对具有 r 维能力的 Agent A i , 其能力可以用向量 B i 表示为 : B i = ∀b i , b i , !, bi #; 由线 性代数知识可知 , 向量 B i 可以表示为 r 个正交向量的和 , 即 : B i =
&V( C )
k k
=
& [P( t ) k k
F ( Ck ) - C ( C k ) ] .
A1 t1 t2 t3 ! tm 1 0 0 ! 1 A2 0 1 0 ! 1 A3 1 0 1 ! 1 ! ! ! ! ! ! An 1 0 1 ! 0
多任务联盟并行生成问题就是面向任务集合 T = { t 1 , t 2 , !, tm } , 在 Agent 集合 N 中为每个任务 tk 生成 最优求解联盟 C k , 使系统总收益 V( C ) 最大 ; 且允许一 个 Agent 参加多个联盟而参与多项任务的求解( 如图 1 所示) , 比如对于 Agent A 2 可以同时参与任务 t 2 与 tm 的求解.
Multi task coalition parallel generation algorithm based on dimension partition strategy and immunity
SU Zhao pin , JIANG Jian guo , XIA Na , ZHANG Guo fu
1, 2 1, 2 1, 2 1, 2
( 1 Department of Computer and Information Science, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China; 2 Engineering Research Center of Safety Critical Industrial Measurement and Control T echnology, Ministry of Education, Hefei 230009, China) Abstract: Coalition generation, especially multi task coalition parallel generation, is a key topic in Multi Agent System. It mainly researches how to generate several optimal task oriented coalitions parallel in dynamic manner. But existing researches are restricted in the condition that multi task coalitions are generated serially and each Agent can only take part in a coalition. To solve the problem, an ability partition strategy based on dimension and a novel Child Agent are proposed to ensure that an agent can take part in several different coalitions synchronously. A novel three dimensional binary encoding approach is designed to solve coalition parallel generation based on Immune Algorithm. And a novel method of vaccine adaptive obtaining is used to improve the searching effect of the Immune Algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm is effective and can obtain a reasonable solution in an acceptable time. Key words : parallel generation; dimension partition strategy; child Agent; immune algorithm; three dimensional binary encoding