基于粒计算的多智能主体任务分配研究



基于粒计算的多智能主体任务分配研究

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基于粒计算的多智能主体任务分配研究

论文目录
摘要	第1-4 页
ABSTRACT	第4-7 页
第1章绪论	第7-11 页
· 研究背景	第7-9 页
· 研究意义	第9-10 页
· 本文的主要工作及组织结构	第10-11 页
第2章相关理论	第11-27 页
· 多Agent任务系统的相关概念和特点	第11-16 页
· 多Agent产生的背景	第11 页
· 多Agent系统概述	第11-13 页
· 多Agent系统理论	第13-15 页
· 多Agent系统应用范围	第15-16 页
· 粒计算理论	第16-27 页
· 粒计算的基本概念	第16-18 页
· Rough集的相关理论与技术特点	第18-24 页
· 几种常用的粒计算框架	第24-25 页
· 粒计算的发展方向及其主要应用	第25-27 页
第3章基于粒计算的多Agent任务模型	第27-36 页
· 信息系统与智能主体	第27-28 页
· 多任务的粒化	第28-31 页
· 基于粒计算的多Agent任务模型	第31-33 页
· 基于粒计算求解Agent相似度与核心Agent集	第33-36 页
· 成员Agent针对原子任务粒的相似度	第34-35 页
· 基于原子任务粒的核心Agent集	第35-36 页
第4章基于粒计算改进的多Agent任务分配算法	第36-47 页
· 多Agent任务分配算法的分析	第36 页
· 遗传算法介绍	第36-40 页
· 遗传算法概述	第36-37 页
· 遗传算法的基本流程	第37-40 页
· 基于粒计算改进的遗传算法	第40-44 页
· 染色体编码	第41 页
· 个体适应度	第41-43 页
· 选择操作	第43 页
· 交叉操作	第43 页
· 变异操作	第43-44 页
· 终止函数	第44 页
· 利用贪婪算法进行最后的任务分配	第44-45 页
· 基于粒计算改进的多Agent任务分配算法执行过程	第45-47 页
第5章基于粒计算的多智能主体任务分配算法实验及结果分析	第47-54 页
· 将基于粒计算的多智能主体任务分配算法应用于网页分类	第47-51 页
· 实验结果分析对比	第51-54 页
第6章总结与展望	第54-56 页
· 论文主要研究成果总结	第54-55 页
· 展望	第55-56 页
致谢	第56-57 页
参考文献	第57-60 页
攻读学位期间的研究成果	第60 页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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