【摘 要】
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重叠联盟结构生成(OCSG)的解空间复杂性较高,基于演化计算的随机搜索方法不能保证得到最优解,且其假设Agent承担任务消耗资源时不产生任何成本代价,导致无法区分各联盟结构的
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,合肥工业大学工业安全与应急技术安徽省重点实验室,合肥工业大学安全关键工业测控技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573125),中央高校基本科研业务费专项资金(JZ2018YYPY0288,JZ2017YYPY0232),安徽省自然科学基金(1608085MF131)
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重叠联盟结构生成(OCSG)的解空间复杂性较高,基于演化计算的随机搜索方法不能保证得到最优解,且其假设Agent承担任务消耗资源时不产生任何成本代价,导致无法区分各联盟结构的差异性。针对该问题,构建以联盟结构成本最小化为优化目标的OCSG数学模型,并提出一种基于动态规划的最优OCSG算法。实验结果表明,与TTGs_DP算法相比,该算法的环境适应性较好,资源利用率较高。
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