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基于移动Agent的分布式优化问题求解
  • 项目名称：基于移动Agent的分布式优化问题求解
  • 项目类别：青年科学基金项目
  • 批准号：60503016
  • 申请代码：F020509
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2006-01-01-2008-12-31
  • 项目负责人：杨博
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：吉林大学
  • 批准年度：2005
中文摘要：

分布式优化问题（DOP）是在大规模、开放、动态网络环境中的优化问题，在计算网格、多媒体网络、电子商务、企业资源规划等领域中都有广泛应用。除了具有传统优化问题的非线性、约束性等特点，DOP还具有动态演化、信息区域化、控制局部化、网络状态异步更新等特点。寻求一种解决DOP的大规模、并行、具有智能特征的求解方法已成为一个具有挑战性的研究课题。采用移动Agent技术求解DOP能够有效降低求解过程中的网络负载和求解系统设计的复杂性，被认为是一种有前景的解决方法，但目前还面临一些困难，集中体现在现有移动Agent技术所提供的问题求解机制还不具有求解DOP所要求的自适应性和自组织性。针对这个问题，本课题拟借鉴群集智能的正反馈思想将自适应性和自组织性引入移动Agent技术中，研究面向DOP的自适应自组织移动Agent协作机制和基于该机制求解DOP的一般方法。

中文主题词： 移动Agent;分布式优化;群集智能
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
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  • 著作
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  • 12
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  • 1
期刊论文
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简单凹形区域间空间关系的一种表示及推理模型
Community Mining from Signed Social Networks
Discovering Global Network Communities Based on Local Centralities
一种Agent 通信中逻辑意外信息转换方法
复杂网络聚类方法
Development of a multiobjective GA for advanced planning and scheduling problem.
A Heuristic Clustering Algorithm for Mining Communities in Signed Networks
一种分布式过程模型及实例的优化方法
基于免疫和进化扩散算法的全局优化问题求解算法
移动Agent计算理论和形式化方法研究
Force-based Incremental Algorithm for Mining Community Structure in Dynamic Network
基于双边协商的一对多协商协议
统计关系学习研究进展
自适应多分类器集成学习算法
一种基于本体的问题求解学生模型
一种基于移动代理的自主拍卖模型
多Agent协商研究
一种基于实例状态的工作流系统监控方法
自组织分治求解分布式约束优化问题
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一种基于多Agent系统的饲料配方优化算法
一种Agent通信中逻辑意外信息转换方法
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基于数据仓库的工作流日志更新
使用控制模型的可变性分析
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基于任务和角色访问控制模型分析与研究
会议论文
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An Attribute Discretization Algorithm Based on Rough Set and Information Entropy
An Ontology-based Method in Information Translation
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On Modularity of Social Network Communities: The Spectral Characterization
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An Efficient Probabilistic Approach to Network Community Mining
Semi-supervised k-Means Clustering for Multi-type Relational Data
Extraction of Text Classification Rules Based on Multi-Population Collaborative Optimization
A Hybrid Approach for Learning Markov Equivalence Classes of Bayesian Network
著作
移动agent技术研究热点分析
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