CAJ | 학술논문

基于对广义图染色问题的研究,提出了一种求解广义图染色问题的多智能体进化算法(multiagent evolutionary algorithm for T-coloring problem,简称MAEA-TCP),并将该算法应用到实际中的频率分配问题上,取得了良好的效果.该方法中每个智能体作为一个候选解被固定在智能体网格上,为了增加自身能量而与邻域当中的智能体展开竞争或者合作,同时智能体也可以利用自身的知识进行自学习来增加能量.根据广义图染色问题的特点,为智能体设计了3种算子:竞争算子、自学习算子和变异算子,以引导其进化,并用进化的方式来控制各算子,以协调智能体之间的相互作用.在实验中,分别使用大规模的随机图实例和费城实例来测试算法性能,同时给出参数测试结果和最佳取值区间.比较结果表明,该算法优于其他方法,具有良好的收敛性和实用价值.
기우대엄의도염색문제적연구,제출료일충구해엄의도염색문제적다지능체진화산법(multiagent evolutionary algorithm for T-coloring problem,간칭MAEA-TCP),병장해산법응용도실제중적빈솔분배문제상,취득료량호적효과.해방법중매개지능체작위일개후선해피고정재지능체망격상,위료증가자신능량이여린역당중적지능체전개경쟁혹자합작,동시지능체야가이이용자신적지식진행자학습래증가능량.근거엄의도염색문제적특점,위지능체설계료3충산자:경쟁산자、자학습산자화변이산자,이인도기진화,병용진화적방식래공제각산자,이협조지능체지간적상호작용.재실험중,분별사용대규모적수궤도실례화비성실례래측시산법성능,동시급출삼수측시결과화최가취치구간.비교결과표명,해산법우우기타방법,구유량호적수렴성화실용개치.