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遗传算法在协同虚拟环境中协同主体团队协作中的应用研究

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文摘

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学位论文独创性声明及关于论文使用授权说明

第一章 绪论

1.1研究背景

1.2研究现状

1.3本文主要内容

1.3.1主要研究内容

1.3.2论文所做工作

1.4论文结构

第二章 相关基础知识分析

2.1协同虚拟环境的构成要素

2.2MAS中的协调与协作有关理论

2.2.1协调和协作的概念及关系

2.2.2协调与协作的研究方法

2.2.3主要的协作方法

2.3遗传算法

2.3.1遗传算法简介

2.3.2基本的遗传算法

2.3.3遗传算法解决NP问题的优越性

2.4本章小结

第三章 基于遗传算法的协同主体团队形成算法

3.1问题提出

3.2问题实例

3.3团队形成形式化描述

3.3.1问题描述

3.3.2问题环境限定

3.3.3集合分割和集合覆盖问题

3.4问题模型

3.4.1协同主体团队形成问题模型

3.4.2协同主体团队结构形成问题模型

3.5基于遗传算法的协同主体团队形成算法

3.5.1协同主体团队形成的遗传算法设计

3.5.2协同主体团队结构形成的遗传算法设计

3.6算法仿真与分析

3.6.1算法仿真

3.6.2算法比较与分析

3.7本章小结

第四章基于遗传算法的协同主体任务分配与调度算法

4.1问题提出及问题描述

4.2任务粒度划分

4.3问题模型

4.4基于遗传算法的协同主体团队任务分配与调度算法

4.4.1遗传算法设计

4.4.2算法仿真

4.4.3算法比较与分析

4.5本章小结

第五章 总结与展望

5.1本文总结

5.2下一步的工作

参考文献

致谢

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摘要

虚拟现实和网络的结合正在极大地改变着人类的生活和工作方式,由此而衍生的协同虚拟环境,继承了虚拟现实、网络、CSCW、人工智能、图形学、多媒体等多种计算机技术,正在逐步应用于数字娱乐、真实世界仿真以及抽象概念建模等领域上。 作为当前人工智能领域中研究热点的MAS理论,以Agent为其核心概念和组成单元,研究如何通过Agent间的协调与协作完成复杂任务,已有不少研究成果。 论文充分借鉴MAS理论中的基本理论,特别是Agent联盟任务协作机制,利用作为优化问题求解有力工具的遗传算法,展开了协同虚拟环境中协同主体团队形成及团队内任务分配与调度的研究,建立了基于Agent联盟任务协作机制的协同主体团队形成和团队结构形成的方法模型,分别提出了基于遗传算法的团队形成算法,并作了实例仿真;建立了基于Agent联盟任务协作的协同主体团队中任务分配与调度方法模型,提出了一种基于遗传算法的团队中任务分配与调度算法,并作了实例仿真。

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