自利Agent追捕联盟生成算法

摘要

多Agent合作追捕是多Agent系统研究的经典问题,在机器人等领域具有重要的应用前景。文章提出了面向任务的自利Agent联盟生成算法,该算法能同时处理多个不同类型的逃跑Agent的任务分配问题;因为追捕Agent和逃跑Agent速度相等,追捕联盟成员位置的分布十分关键,所以提出了基于贡献度的联盟成员选择策略;同时为了较好地体现追捕Agent的自利性,定义了需求度作为自利性的度量,解决了冲突协商且有利于资源的优化配置。通过与经典拍卖算法的比较表明,该算法显著提高了追捕成功率。