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Solving Deadlock Problem for Consensus-Based Bundle Algorithm in Distributed Systems With Practical Fuel Consumption Evaluation
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AI
DOI：10.1002/asjc.70239.png)
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摘要
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本文提出了一种无死锁的基于共识的捆绑算法（DF-CBBA），用于解决具有实际燃料消耗评估的分布式多智能体任务分配问题中的死锁问题。通过增强时间窗口任务分配框架内的燃料消耗惩罚，构建了一个更符合实际的优化问题，该问题有意违反边际收益递减（DMG）属性。在该框架下，任务的边际收益不再通过预定义的目标函数公式计算，而是从任务插入导致的整体目标值的实际增加中得出。所提出的DF-CBBA的关键创新在于一种重新设计的竞价策略，该策略配备了自适应冲突解决机制，使智能体能够在捆绑构建阶段动态重新评估任务价值。理论分析和仿真结果验证了该算法的性能。
Keyword:
deadlock resolution
diminishing marginal gains
distributed task allocation
practical constraint
期刊
IF:
2.7
论文数:
599
被引数:
4.7K
机构
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