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基于合同网的任务分配机制广泛应用于各领域的多Agent系统中,以解决分布式任务分配问题。在分析经典合同网协议优缺点的基础上,提出了分阶段筛选与招投标协商相结合的任务分配模型。通过招投标的可计算性评估,将主要计算任务放在招投标Agent内部进行并且缩小招投标范围,从而减少通信并提高效率;通过动态确定评估指标提高了机制的通用性。 相似文献
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现有众包任务分配研究缺乏考虑对工人能力不确定性的度量,也未从众包平台的角度实现任务和工人间多对多模式下的协同分配。由此,提出支持工人能力模糊度量和角色协同的软件众包任务分配方法。该方法结合工人的历史表现和任务的需求期望,以模糊区间数评估工人的多属性能力匹配度,使用模糊层次分析法计算工人的综合胜任能力。引入基于角色协同理论,将多对多型任务分配建模为涉及一组任务与相关工人的组合优化问题,综合考虑任务权重、工人数量、潜在冲突等约束,以提高任务分配的效率和成功率,并给出一种基于CPLEX的问题求解方法。仿真实验结果表明,在确保获得全局任务集最佳完成质量的前提下,该方法能高效准确实现多对多模式下的任务分配。 相似文献
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任务分配是进行计算机辅助决策的重要内容之一。本文从目标航迹分段着手,建立一种新的分配模型,解决了目标流的多次分配问题,并给出了具体应用实例。 相似文献
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针对以往考虑时间窗约束的多无人机协同任务分配问题模型不能反映在有效时间窗内,任务执行时间对任务收益的影响及求解算法效率较低的问题。建立了将任务收益和任务执行时间直接联系起来的任务分配模型和可行解到粒子整数编码方式的映射,设计了混合离散粒子群-郭涛算法的组合优化问题求解策略。借助粒子群算法利用粒子自身信息和种群有用信息指导种群进化的本质特点,优化郭涛算法的适应性序列倒置操作;设计了可变的学习选择概率来选择个体的学习粒子,改进了序列倒置算子。仿真实验验证了该方法处理复杂任务分配问题的有效性。 相似文献
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不确定环境下多无人机动态任务分配方法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过分析实际战场中的信息不确定性,提出了不确定信息条件下需要解决的多无人机任务分配问题。以目标价值收益、毁伤代价指标及航程代价指标的不确定信息为依据,建立基于区间信息环境下多无人机的任务分配模型,采用随机概率的多属性方案排序(Stochastic Multi-criteria Acceptability Analysis,SMAA)方法,给出不确定环境下多无人机动态任务分配求解方法,为解决不确定环境下多无人机任务分配问题提供了新思路。最后,进行了仿真试验,验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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军民一体化维修保障军地任务分配方法 总被引:1,自引:0,他引:1
推行军民一体化维修保障的关键是解决军地任务分配问题.提出了军民一体化维修保障任务分配的总体思路,深入研究了系统级军地任务分配流程和判断准则,业务级军地任务分配的基本原则、所需信息和一般步骤,军地任务分配综合分析项目和作用,为型号装备开展军地任务分配奠定了基础. 相似文献