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分布式最小二乘（DLS）算法的收敛性分析（图）
最小二乘算法 最小二乘收敛性 反馈随机
2022/1/26
中科院数学研究院系统科学所郭雷院士与他的博士毕业生谢思宇和张雅淇，从理论上深入研究了一类基于最小二乘算法和扩散性策略的分布式估计方法，在拓扑连通的网络上协同地估计未知参数，将关于最小二乘收敛性的经典结果严格地推广到了分布式情况。首次从理论上建立了分布式最小二乘算法在最弱的协同衰减激励条件下的收敛性和收敛速度，证明了即使单个传感器无法估计未知参数，分布式最小二乘仍可以很好地完成估计任务。理论结果不需...
多编组协同任务分配模型及DLS-QGA 算法求解
智能体编组 任务分配 动态列表规划 量子遗传算法
2015/5/19
为解决多智能体编组协同任务分配问题，定义任务、智能体编组和相关的分配过程变量，建立以最高任务执行效率为目标的数学模型。在问题模型中设计考虑资源损耗的编组资源能力更新机制，提出用于求解该模型的动态列表规划和量子遗传算法的混合任务分配算法，使用动态列表规划选择处理的任务，利用量子遗传算法为选定任务分配最合适编组。最后通过算例表明，所提出的方法在解决时序逻辑任务分配时能够得到更优更稳定的方案。
多编组协同任务分配模型及DLS-QGA 算法求解
任务分配 动态列表规划 量子遗传算法
2014/10/11
为解决多智能体编组协同任务分配问题, 定义任务、智能体编组和相关的分配过程变量, 建立以最高任务执行效率为目标的数学模型. 在问题模型中设计考虑资源损耗的编组资源能力更新机制, 提出用于求解该模型的动态列表规划和量子遗传算法的混合任务分配算法, 使用动态列表规划选择处理的任务, 利用量子遗传算法为选定任务分配最合适编组. 最后通过算例表明, 所提出的方法在解决时序逻辑任务分配时能够得到更优更稳定的...
基于DLS和GA的作战任务-平台资源匹配方法
任务-平台匹配 损耗系数 动态列表调度 遗传算法
2013/5/23
作战任务和平台资源的合理匹配是战役作战准备阶段的主要内容。考虑平台资源能力在作战过程中的损耗，在问题建模的过程中引入了资源能力的损耗系数，使得所建模型更加符合实际作战。提出了基于动态列表调度(dynamic list scheduling, DLS)和遗传算法（genetic algorithm, GA)的模型求解方法，使用DLS选择处理的任务，使用GA为选定任务分配平台资源，给出了该方法具体的...