[发明专利]多智能体系统的资源协同分配方法及装置

权利要求书

1.一种多智能体系统的资源协同分配方法，其特征在于，所述方法包括：

为每个智能体初始化边界变量，边界变量至少包括上边界变量α_i和下边界变量β_i，其中，i为智能体的编号，α_i和β_i均为实数；在第t＝0时刻，上边界变量α_i初始化为下边界变量β_i初始化为其中，[0]代表变量在t＝0时刻的取值，x_i代表智能体i的本地资源，其取值范围为a_i≤x_i≤b_i，a_i和b_i分别是资源x_i允许的下限和上限；u_i代表智能体i关于本地资源x_i的效能函数即u_i＝u_i(x_i)，代表效能函数u_i对资源x_i的偏导数，和分别代表竖线左侧变量在x_i＝a_i和x_i＝b_i的值；

使每个智能体开启第一迭代过程，所述第一迭代过程包括以下处理至少之一：进行第一邻居间的交互协调、进行更新边界变量；

比较当前时刻k和系统中所有智能体的数量n的大小，若k+1n，则所述第一迭代过程完成；否则重复所述第一迭代过程；

所述第一迭代过程完成后，将每个智能体将上边界变量和下边界变量固定为定值，并分别记为α_i[CONST]和β_i[CONST]；对每个智能体，重置时刻标签令k＝0，根据输入条件初始化本地资源x_i，即令x_i[0]等于输入条件中智能体i初始资源的数值；

使每个智能体开启第二迭代过程，所述第二迭代过程包括以下处理至少之一：监视本地资源并更新状态标志、计算本地效能对本地资源偏导数、进行第二邻居间的交互协调、更新本地资源；

比较当前时刻k和预设迭代最大次数m的大小，m为正整数且满足若k+1m，则所述第二迭代过程完成，此时资源分配效果满足系统总体效能最大化的目标；否则重复所述第二迭代过程；其中，所述系统总体效能最大化是指：

其中的限制条件为：每个智能体i的本地资源满足a_i≤x_i≤b_i，且所有智能体资源总量恒定，即其中D为实数型常数，D的值由所有智能体初始资源的总和决定，即

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述效能函数u_i是智能体i用来刻画本地资源x_i与本地效能对应关系的连续函数，u_i满足二阶可导且二阶导数为负数，即对于任意的i成立，对任意非本地资源x_j的偏导数等于0，即对于任意的i≠j成立；u_i、x_i、x_j、a_i、b_i取值范围均为实数。