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DOI１０．１１８９６skx．２３１１００１４６

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平衡参数自适应下基于模体的混合阶网络多智能体一致性

谢光强吴烨彬李杨

广东工业大学计算机学院广州

５１０００６

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xie＠dut．edu．cn

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摘要充分利用多智能体网络结构中的高阶信息可以有效增强多智能体一致性现有的基于模体加权的多智能体框架

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MotifＧawareWeihtedMultiＧaentSstemMWMS将关注点集中在复杂网络中连接信息的提取忽略了网络中的碎片信息

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导致MWMS在取不同的平衡参数值时收敛效果差异较大针对上述问题提出了一种平衡参数自适应下基于模体加权的多

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智能体系统框架AlhaＧadativeMotifＧawareWeihtedMultiＧaentSstemAMWMS揭示了多智能体系统在混合阶网络下

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的平衡参数的调节规律首先提出了基于Jaccard相似性的高阶网络碎片化程度量化方法和基于相对距离的低阶网络碎片化

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程度量化方法用于对不同网络层碎片信息进行建模其次设计了自适应参数生成的混合阶网络AdativeParameterGeneraＧ

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tionHbridＧOrderNetworkAPGHNetAPGHNet的平衡参数能够在系统演化过程中自适应变化最后给出了平衡参数自

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适应下基于模体矩阵的多智能体一致性协议通过仿真实验与MWMS中的一致性协议进行比较验证了新协议的平衡参数

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自适应生成方法的有效性系统最终能够收敛到较少的簇增强了系统一致性

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关键词多智能体系统平衡参数自适应网络碎片度量拓扑优化

中图分类号T