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分布式约束优化问题的并发前向定界。 (英语) Zbl 1270.68275号

摘要:提出了一种求解分布式约束优化问题的分布式搜索算法。新算法通过使用在所有代理上并发运行的多个搜索进程(SP)扫描搜索空间。SP在全局搜索空间的非交叉部分进行搜索,并执行分支绑定搜索。每个搜索过程(SP)都使用前向定界(FB)机制来有效地修剪其在全局搜索空间中的部分。并发转发(ConcFB)算法允许所有SP在全局搜索空间的所有部分共享其上限。并发SP的数量由ConcFB算法通过执行动态拆分来动态控制。在每个SP中使用动态变量排序,以帮助控制所有代理之间和不同SP之间的计算负载平衡。对ConcFB算法进行了实验评估,并与所有最先进的DCOP算法进行了比较。非电流逻辑操作数、非电流步骤、发送的消息总数和CPU时间用作性能指标。评估过程考虑不同的DCOP问题类型以及不同数量的代理和不同的约束图。随着问题变得越来越大和密集,ConcFB在所有性能度量中都比所有其他评估算法表现出2-3个数量级的优越性。对ConcFB不同变体的进一步评估为算法的工作提供了重要的见解,并揭示了其不同组成部分的贡献。

MSC公司:

68T20型 人工智能背景下的问题解决(启发式、搜索策略等)
68宽15 分布式算法
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