一种基于两阶段优化的多智能体网络自适应信息共享方法技术

本发明专利技术实施例提供了一种基于两阶段优化的多智能体网络自适应信息共享方法，包括：S1、分析并计算网络某任务下网络拓扑结构、智能体拥有的资源和信息需求程度因素；S2、局部优化：根据所述网络拓扑结构、智能体拥有的资源和信息需求程度的计算结果，选择第一优化算法，获取每个智能体与其邻域之间的最优信息共享模式；S3、全局优化：利用第二优化算法调整各智能体的信息共享模式，获取与当前任务相对应的整个网络的优化信息共享模式。本发明专利技术实施例提供了一种基于两阶段优化的多智能体网络自适应信息共享方法可以实现自适应获取各种网络结构和任务的最优信息共享模式的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于两阶段优化的多智能体网络自适应信息共享方法
本专利技术涉及网络信息共享
，尤其涉及一种基于两阶段优化的多智能体网络自适应信息共享方法。
技术介绍
多智能体网络是多个智能体组成的网络，它的研究涉及智能体的知识、目标、技能、规划以及如何使智能体采取协调行动解决问题等。多智能体网络可以被运用到企业的经营管理过程、产业链等方面，结合实际应用构造对应的多智能体网络。目前，大多采用基于传统机器学习方法建模或仿真实验进行多智能体信息共享的研究，且一般是针对某任务并基于某个结构或网络进行研究，然后分析信息共享，并没有一个针对不同网络和不同任务的自适应方法，而且现有的方法对于共享的信息的范围无法有效确定。例如：“供应链中信息共享的最优范围”，常志平,蒋馥.，工业工程与管理,2002,7(005):47-49.中从制造商利润最大化的角度，研究了供应链中信息共享的最优范围，给出了最优范围的具体算法。该论文研究基于特定的任务和网络进行分析。因此，现有技术中存在以下局限性：1)没有兼顾信息需求考虑到不同类型的任务和网络的动态特性，不能自适应地工作；2)没有详细描述信息共享与网络性能之间的关系；3)在计算共享信息量时无法有效的确定信息共享范围。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供了一种基于两阶段优化的多智能体网络自适应信息共享方法，以克服现有技术的缺陷。为了实现上述目的，本专利技术采取了如下技术方案。一种基于两阶段优化的多智能体网络自适应信息共享方法，包括：S1、分析并计算网络某任务下网络拓扑结构、智能体拥有的资源和信息需求程度因素；S2、局部优化：根据所述网络拓扑结构、智能体拥有的资源和信息需求程度的计算结果，选择第一优化算法，获取每个智能体与其邻域之间的最优信息共享模式；S3、全局优化：利用第二优化算法调整各智能体的信息共享模式，获取与当前任务相对应的整个网络的优化信息共享模式。优选地，所述S2包括：所述第一优化算法的输入为TSi、Mi、IDi,、Si、Nei(i)、α、β，输出为Ri、Xi，其中，TSi是指智能体i的资源总量；Mi是指智能体i的信息总量；IDi是指智能体i的邻居对其所拥有的信息的需求程度，智能体i的邻居k对信息j的需求是IDijk；Si是指i与邻居实现信息共享所需的资源，i与邻居k共享信息j所需的资源是Sijk；Nei(i)是指i的邻居；Ri为矩阵，大小为M×P，表示与邻居共享信息后对智能体i的奖励，与邻居k共享信息j的奖励为Rijk，Rijk＝α*ID3ijk+β，α，β表示多项式的参数；Xi代表智能体i的信息共享模式，Xijk为0或1，1表示与邻居k共享的智能体信息j，0表示不共享；TSi是一个数，TSi≥0，Mi、IDi、Si、Nei(i)、Ri、Xi都是大小分别为1×M、M×P、M×P、1×P、M×P、M×P的矩阵，其中M表示智能体i拥有的信息数，P表示智能体i的邻居数，目标函数是：Rewardi＝Max(Sum(Ri*Xi))s.t.Sum(Si*Xi)<＝TSiMi、IDi、Si、Ri和Xi都是根据共享后所拥有的信息的变化实时变化的；Rewardi是邻居之间共享信息的总奖励，当Rewardi>0时，共享信息是有意义的，如果ECi>1，则当Rewardi为最大值时，Xi是所需的信息共享模式；其中，Cs和Es分别表示共享信息条件下的成本和效益，C和E分别表示不共享信息条件下的成本和效益，成本和效益根据实际情况确定；ECi评估了提高效益和增加成本的相对程度，当ECi>1时，即效益高于成本，选择共享信息，相反，不共享信息；实现对每个智能体的操作，更新网络的状态，经过一组迭代，最终确定每个智能体拥有的信息在整个网络中初步的共享范围和模式。优选地，所述S3包括：使用ln函数进行标准化处理，在一定任务t下，目标函数为：其中，IV(t)为任务t下整个网络信息共享模式效率的评估，目标是找到IV(t)的最大值；N为多智能体网络中智能体的数量；θ(x)为权重函数:θ(x)＝1,x＞0；θ(x)＝0,x≤0Rewardi的值根据以下规则确定：θ(Rewardi)＝1,Rewardi＞0；θ(Rewardi)＝0,Rewardi≤0ECi的值根据以下规则确定：θ(ECi-1)＝1,ECi＞1；θ(ECi-1)＝0,ECi≤1。由上述本专利技术的实施例提供的技术方案可以看出，本专利技术实施例提供的一种基于两阶段优化的多智能体网络自适应信息共享方法，可以探索出适合于多种多智能体网络的最优信息共享模式，使得在该模式下网络完成任务的效率最高或成本最低。本专利技术通过确定相邻智能体间有选择进行共享的信息种类和数目，间接的实现每个智能体在整个网络中进行信息共享，确定在整个网络中的共享范围，以获取信息共享模式。同时，本专利技术能够适应目标网络的动态变化，如网络需要完成的任务发生变化(如表1中的两个任务都可以有效确定网络的最优信息共享模式)，或是网络结构发生变化(如图3中的不同的网络结构都可以有效确定网络的最优信息共享模式，结果见表1)，从而达到了自适应地获取不同网络和任务下的最优信息共享模式的目标。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为智能体的交互模式图；图2为一种基于两阶段优化的多智能体网络自适应信息共享方法的流程图；图3为(a)和(b)两种不同网络拓扑结构的供应链图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能解释为对本专利技术的限制。本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本专利技术的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。本
技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本专利技术所属本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于两阶段优化的多智能体网络自适应信息共享方法，其特征在于，包括：/nS1、分析并计算网络某任务下网络拓扑结构、智能体拥有的资源和信息需求程度因素；/nS2、局部优化：根据所述网络拓扑结构、智能体拥有的资源和信息需求程度的计算结果，选择第一优化算法，获取每个智能体与其邻域之间的最优信息共享模式；/nS3、全局优化：利用第二优化算法调整各智能体的信息共享模式，获取与当前任务相对应的整个网络的优化信息共享模式。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于两阶段优化的多智能体网络自适应信息共享方法，其特征在于，包括：
S1、分析并计算网络某任务下网络拓扑结构、智能体拥有的资源和信息需求程度因素；
S2、局部优化：根据所述网络拓扑结构、智能体拥有的资源和信息需求程度的计算结果，选择第一优化算法，获取每个智能体与其邻域之间的最优信息共享模式；
S3、全局优化：利用第二优化算法调整各智能体的信息共享模式，获取与当前任务相对应的整个网络的优化信息共享模式。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2包括：
所述第一优化算法的输入为TSi、Mi、IDi,、Si、Nei(i)、α、β，输出为Ri、Xi，其中，TSi是指智能体i的资源总量；Mi是指智能体i的信息总量；IDi是指智能体i的邻居对其所拥有的信息的需求程度，智能体i的邻居k对信息j的需求是IDijk；Si是指i与邻居实现信息共享所需的资源，i与邻居k共享信息j所需的资源是Sijk；Nei(i)是指i的邻居；Ri为矩阵，大小为M×P，表示与邻居共享信息后对智能体i的奖励，与邻居k共享信息j的奖励为Rijk，Rijk＝α*ID3ijk+β，α，β表示多项式的参数；Xi代表智能体i的信息共享模式，Xijk为0或1，1表示与邻居k共享的智能体信息j，0表示不共享；TSi是一个数，TSi≥0，Mi、IDi、Si、Nei(i)、Ri、Xi都是大小分别为1×M、M×P、M×P、1×P、M×P、M×P的矩阵，其中M表示智能体i拥有的信息数，P表示智能体i的邻居数，目标函数是：
Rewar...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨凤，王小妮，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：北京;11