[发明专利]复杂网络环境下实现MAS系统中智能体合作的方法和系统

权利要求书

1.一种复杂网络环境下实现MAS系统中智能体合作的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取复杂网络拓扑图，其中的每个节点代表一个智能体，每条边代表两个智能体之间的连接；

(2)从步骤(1)获取的复杂网络拓扑图中确定多个初始关键节点，获取每个初始关键节点的追随节点数量，按照追随节点数量的大小将所有初始关键节点进行排序，并对排序结果进行筛选，筛选结果构成初始关键节点集合；

(3)针对步骤(2)中得到的初始关键节点集合中的每个关键节点，将其和复杂网络拓扑图中所有与其连接、且不在初始关键节点集合中的节点组成初始联盟，所有初始联盟作为当前联盟构成当前联盟集合；

(4)针对当前联盟集合中的每个当前联盟而言，根据其中每个节点的原始可靠度值、以及该节点与该当前联盟中关键节点之间的距离来计算每个节点的可靠度值；

(5)根据步骤(4)得到的每个当前联盟中每个节点的可靠度值，从该当前联盟中选择最大可靠度值对应的节点作为根节点，将该根节点作为当前节点；

(6)使用该当前节点的可靠度值更新复杂网络拓扑图中该根节点下一层各个节点的可靠度值，并找出该根节点的下一层中可靠度值最高的节点t；

(7)判断该节点t是否在当前联盟中，如果是则进入步骤(8)，否则将该节点t加入当前联盟中，然后进入步骤(8)；

(8)判断节点t在其当前联盟中是否已经是最后一层，如果是则进入步骤(10)，否则进入步骤(9)；

(9)选择t节点对应节点作为当前节点，并返回步骤(6)；

(10)计算当前联盟集合中每一个当前联盟的合作效率值，其等于当前联盟中所有节点所拥有的资源的总价值V与当前联盟中所有节点的总可靠度值R的乘积；

(11)迭代执行步骤(4)至(10)，直到迭代次数达到600为止，并根据整个迭代过程中每次迭代得到的每个当前联盟的合作效率值获取平均合作效率值，过程结束。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)具体包括以下子步骤：

(2-1)设置计数器i＝1；

(2-2)针对复杂网络拓扑图中的第i个节点，获取该第i个节点的追随节点数量，其中追随节点是满足原本与该第i个节点连接、但由于该第i个节点退出复杂网络而使得与该第i个节点连接的节点的连接边的数量减少到小于k的节点，其中k的取值等于表示向上取整，a为比例系数，N表示复杂网络拓扑图中最大的连接边数量；

(2-3)针对复杂网络拓扑图中的所有剩余节点，重复执行步骤(2-2)，直到获取完毕复杂网络拓扑图中的所有节点的追随节点数量为止；

(2-4)根据步骤(2-3)中获取的所有节点的追随节点数量按照从大到小的顺序将所有节点进行排序，根据排序结果中前个结果将其对应的多个节点作为关键节点构成初始关键节点集合；其中b为比例系数，M表示复杂网络拓扑图中的节点总数。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤(4)中得到每个节点的可靠度值是采用以下公式：

其中表示当前联盟中的第m个节点的可靠度值，R_m表示当前联盟中第m个节点的原始可靠度值，R_n表示当前联盟中第n个关键节点的原始可靠度值，d_mn是第m个节点和当前联盟中第n个关键节点之间的距离，b表示该当前联盟内关键节点的数量，F表示该节点的追随节点数量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤(6)中使用该当前节点的可靠度值更新复杂网络拓扑图中该根节点下一层各个节点的可靠度值，具体是将下一层各个节点的可靠度值设置为下一层各个节点的可靠度值×当前节点的可靠度值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，合作效率值是用于指示智能体之间的合作水平。