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阿南·库尔卡尼（Anand J.Kulkarni）。;泰，K。

使用概率集合和惩罚函数方法解决约束优化问题。 （英语） Zbl 1251.68207号

国际期刊计算。智力。申请。 10，第4期，445-470（2011）.
摘要：处理过于繁琐而无法集中处理的复杂系统的最佳选择是将其分解为多个子系统，并以分布式和分散的方式对其进行优化，以达到所需的系统目标。这些子系统可以看作是一个具有自学习代理的多代理系统（MAS）。此外，另一个挑战是处理现实优化问题中涉及的约束。本文在集体智能（COIN）框架中演示了概率集合（PC）理论，并辅以约束处理的惩罚函数方法。统计物理、博弈论和纳什均衡中的确定性退火方法是PC优化方法的核心。解决了三个基准问题，以合理的计算成本获得了最佳结果。还讨论了明显的优势和劣势，以确定未来的研究方向。

引用于2文件

MSC公司：

68分20秒 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等）

关键词：

概率集合;多智能体系统;集体智慧;纳什均衡;社会物理学
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.J.Kulkarni}和\textit{K.Tai}，国际计算机杂志。智力。申请。10，第4号，445--470（2011；Zbl 1251.68207）
全文： 内政部

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