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MAS中基于协同进化的学习
阮怀忠;徐精明
【期刊名称】《安徽科技学院学报》
【年(卷),期】2004(018)001
【摘要】协同进化是一种新的进化技术,特别适合于构造多主体系统的学习机制.多主体系统中基于协同进化的学习已开始成为智能计算研究的一个热点.本文对用于多主体系统学习的协同进化算法的进展作了比较全面的总结与分析,并指出了现有工作的不足及下一步值得深入研究的一些方面.
【总页数】5页(P58-62)
【作者】阮怀忠;徐精明
【作者单位】安徽省招生办公室,安徽,合肥,230022;安徽技术师范学院,基础部,安徽,凤阳,233100
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于先验知识的改进强化学习及其在MAS中应用 [J], 毛俊杰;刘国栋
2.MAS中基于多奖惩标准的Q学习算法研究 [J], 乔林;罗杰
3.基于MAS的移动学习中设备自适应的研究 [J], 李晶;王建华
4.在线教学中基于4MAT 理论的学生学习活动设计探析 [J], 贾健
5.NOMA系统中基于全面学习粒子群算法的功率分配优化 [J], 徐佳;程嘉蔚;柏仕超;李晓辉;王艺玲
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协同进化算法及其应用协同进化算法是一种基于生物进化原理的优化算法，在近年来得到了广泛的应用和研究。
它的核心思想是通过模拟物种进化过程中的群体协同行为，实现对复杂问题的求解和优化。
协同进化算法的基本原理是将问题拆分成多个子问题，并为每个子问题设计一个进化群体。
这些进化群体通过相互交流信息和共享资源，共同进化，最终达到整体优化的目标。
与传统的优化算法相比，协同进化算法能够充分利用多个进化群体的协同作用，提高求解效率和质量。
协同进化算法的应用非常广泛，下面将介绍其中几个典型的应用领域。
1. 多目标优化问题：在多目标优化问题中，存在多个冲突的目标函数需要同时优化。
协同进化算法通过将不同的目标函数分配给不同的进化群体，实现对多个目标的协同优化。
这种方法能够找到一组解，这些解在多个目标上都具有较好的性能。
2. 参数优化问题：在许多实际问题中，存在大量的参数需要进行优化。
协同进化算法可以将不同的参数分配给不同的进化群体，通过协同进化得到最优的参数组合。
这种方法在机器学习、神经网络等领域具有广泛的应用。
3. 组合优化问题：组合优化问题是指在给定的一组元素中，通过选择和排列组合得到最优解。
协同进化算法可以将不同的组合方式分配给不同的进化群体，通过协同进化找到最优的组合方案。
这种方法在旅行商问题、装箱问题等领域有很好的效果。
4. 特征选择问题：在机器学习和模式识别中，特征选择是一个重要的问题。
协同进化算法可以将不同的特征子集分配给不同的进化群体，通过协同进化找到最佳的特征子集。
这种方法可以提高模型的泛化能力和分类准确率。
协同进化算法作为一种强大的优化算法，在解决复杂问题和优化目标中具有很大的潜力。
它通过模拟生物进化的过程，实现了多个群体的协同合作，能够有效地克服单个进化群体的局限性。
随着对协同进化算法的深入研究和应用，相信它将在更多领域中发挥重要作用，为解决实际问题提供有效的求解方法。
论文题目：基于协同进化的大规模全局优化问题研究学生：李慧军导师：魏静萱第四章基于信息熵的协同优化算法在大规模优化算法求解的过程中，采用遗传算法或者遗传算法的相关算法往往会取得很好地进化效果，但是当待求解问题的函数维度慢慢增加时，算法求解难度也会增加，本章考虑改变遗传算法中交叉算子与遗传算子，并结合改进的基于函数表达式的分组算法，来增加算法求解精度，求得问题的最优解。
协同进化算法在求解大规模进化算法中取得了很有效的结果，通过合理的分组算法，可以有效的将大规模问题转化为若干个小规模问题，提高求解精度。
就目前的CEC2010以及CEC2013来说，目标函数都是表达式已知的，2014年魏飞、王宇平等人提出了基于表达式的分组策略（Formular Based Grouping，简称FBG），FBG分组策略基本思想是把目标函数表达式看成一个字符串，对字符串进行成分分析，通过利用表达式信息，得到相应的分组结果，该方法克服了已有的分组算法的一些缺陷，大大提高了求解精度，取得了有效的结果。
4.1基于函数表达式的分组算法对于白盒问题而言，所有待求解的问题的表达式都是已知的，任何一个已知的待优化问题都可以由六类基本初等函数，即对数函数、幂函数、指数函数、常函数、三角函数以及反三角函数构成，并进行有限次的四则运算和函数复合运算而组成。
基于表达式的分组策略主要通过分析这些组成因素对变量相关性的影响从而得到分组结果，影响主要分三大类，分别是四则运算对变量相关性的影响，复合函数对相关性的影响以及一些特殊情况的说明。
4.1 基于信息熵和灰色关联度的分组策略4.1.1 信息熵信息量是对信息的度量，就跟时间的度量是秒一样，当我们考虑一个离散的随机变量x 的时候，当我们观察到的这个变量的一个具体值的时候，我们接收到了多少信息呢？多少信息用信息量来衡量，我们接受到的信息量跟具体发生的事件有关。
信息的大小跟随机事件的概率有关。
越小概率的事情发生了产生的信息量越大，如湖南产生的地震了；越大概率的事情发生了产生的信息量越小，如太阳从东边升起来了（肯定发生嘛，没什么信息量）。
基于二维编码两阶段协同进化遗传算法的云工作流调度优化单晓杭;章衡;谢毅
【期刊名称】《计算机集成制造系统》
【年(卷),期】2023(29)2
【摘要】针对当前启发式算法依赖于特定问题,元启发式方法存在搜索空间不完备或在完备空间上搜索效率不高,以及传统一维编码存在冗余空间等问题,提出一种基于二维编码两阶段协同进化遗传算法(TDTSGA)的云工作流调度优化方法。
在TDTSGA中采用一种新的二维个体编码方法,设计了基于二维层次排序和拓扑排序的交叉变异方法,同时采用了两阶段协同进化策略。
通过在各种工作流应用案例上进行广泛实验,验证了TDTSGA的优越性。
【总页数】13页(P568-580)
【作者】单晓杭;章衡;谢毅
【作者单位】浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室;浙江工商大学管理工程与电子商务学院;浙江工商大学现代商贸研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391;TP311
【相关文献】
1.基于多层编码遗传算法的两阶段装配式建筑预制构件生产调度优化
2.多目标云工作流调度的协同进化多群体优化
3.多目标最优化云工作流调度进化遗传算法
4.基
于自适应惩罚函数的云工作流调度协同进化遗传算法5.基于多层编码遗传算法的两阶段装配式建筑预制构件生产调度优化
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协同进化算法及其应用研究协同进化算法是一种基于遗传进化算法理论的一种优化算法，它与其他进化算法不同的是，它通过对多个进化计算模型进行协同演化来达到优化的目的。
协同进化算法在复杂优化问题求解中具有极高的应用价值，在机器学习、数据挖掘、智能控制等领域都有着广泛的应用。
一、协同进化算法理论探究协同进化算法是在遗传算法的基础上发展而来的一种优化算法，其核心思想是利用多个进化计算模型的互补性来实现优化算法的高效收敛。
具体来说，协同进化算法主要是通过协同演化的方法，将优化问题分解成若干部分，分别用不同的进化计算模型来求解，最后再将多个优化结果进行合并，得到整个优化问题的最优解。
在协同进化算法中，主要包括两个阶段：进化阶段和合并阶段。
进化阶段的主要任务是针对个体的基因型进行遗传操作，通过遗传操作来实现种群的进化和个体的适应度提升。
合并阶段的主要任务是将多个种群中的最优解合并成一个全局最优解，从而得到整个问题的最优解。
在进化阶段中，要选择合适的遗传算子，如选择算子、交叉算子、变异算子等，同时还要合理设置进化规则，如种群大小、进化代数、适应度函数等，以确保算法的高效性和足够的搜索空间。
在合并阶段中，则需要选择合适的合并策略，如加权平均法、多目标规划法、遗传算法等，以达到最优解的合并。
二、协同进化算法在智能控制中的应用研究在智能控制领域中，协同进化算法是一种很有前景的优化算法，在车辆控制、飞行控制、机器人控制等领域都有着广泛的应用。
以飞行控制为例，协同进化算法可以用于对飞机的姿态控制进行优化。
在优化过程中，可以将姿态控制问题分解成三个部分：首先是直升状态下的姿态控制，然后是低速飞行状态下的姿态控制，最后是高速飞行状态下的姿态控制。
这三部分可以分别用不同的进化计算模型来进行求解，如遗传进化算法、人工神经网络、粒子群优化算法等，最后再将三个部分的优化结果进行合并，得到整个姿态控制问题的最优解。
类似地，在车辆控制和机器人控制中，也可以将问题分解为若干部分，分别使用不同的进化计算模型来进行求解，最后再将各部分优化结果进行合并。
合作协同进化算法合作协同进化算法（Cooperative Co-Evolution Algorithm，CCEA）是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模仿了自然界的合作协同进化思想。
该算法的重点在于每个搜索子群的分离，以及在整个优化过程中，每个子群交互地学习、协助其他子群，最终对优化问题进行优化。
普通的进化计算方法是一种加速优化方法，在某一时刻考虑每个个体单独进化所得到的目标函数，而合作协同进化中则考虑每个个体进化所得到的目标函数、群体整体进化所得到的目标函数。
这种特性使得CCEA更加适用于处理多目标优化问题和约束优化问题。
CCEA的基本思想如下：群体中的个体初始化的时候，相互之间的适应值有较大的跨度；在群体搜索的过程中，每一个子群交换其较优解；有时在进行全局搜索时，这些子群可以互相帮助，例如向其他子群传输自身的最优解；最后，合作协作的解将不断发展，最终可以得到最优的解。
合作协同进化的优势非常明显，它采用分层次的优化，因此可以更快地收敛到更好的结果。
同时由于将群体分成子群，每个子群就不必搜索所有的解，而只需搜索自己的最优解，从而可以避免局部最优解。
此外，不同子群之间的反馈机制能够使所有子群保持平衡，使得群体整体在搜索空间中更快地收敛到最优解。
合作协同进化算法也具有一定的局限性，由于其复杂性，该算法增加了计算开销，降低了搜索的效率；而且，每个群体的子群数要求较多，当解的空间尺度较大时，效果会进一步降低；最后，其趋近收敛性能也不太理想。
综上，合作协同进化算法作为一种常用的元启发式优化算法，尤其适用于解决多目标优化问题和约束优化问题。
但同时，由于其复杂性，该算法也存在一些局限性，因此在实际应用中还需要进一步改进。
复杂网络协同控制技术的研究与应用第一章绪论复杂网络是由大量相互连接的节点构成的动态交互系统。
复杂网络协同控制技术是指在复杂网络系统中，通过优化网络节点间的信息交互和控制策略，实现整个系统的协同控制。
复杂网络系统广泛应用于社交网络、物流网络、电信网络、航空航天等领域，因此研究和应用复杂网络协同控制技术具有重要意义。
第二章复杂网络协同控制技术的研究2.1 复杂网络建模对于复杂网络系统，需要对节点间的关系进行建模。
常见的复杂网络模型有小世界网络、无标度网络、随机网络等。
建立复杂网络模型有利于分析网络性质和特征，为设计控制策略提供依据。
2.2 复杂网络同步问题复杂网络同步是指复杂网络节点在一定的控制策略下，实现节点状态的同步。
复杂网络同步问题是复杂网络协同控制技术研究的重点。
常见的控制方法有基于拉普拉斯矩阵的设计方法、基于分布式控制的方法、基于事件触发的方法等。
2.3 复杂网络反馈控制复杂网络反馈控制是指在网络节点之间采用反馈机制，实现控制目标的实现。
常见的复杂网络反馈控制方法有基于比例积分控制器的方法、基于动态反馈的方法、基于模型预测的方法等。
第三章复杂网络协同控制技术的应用3.1 社交网络社交网络是最为普及的复杂网络应用之一。
通过分析社交网络中节点的关联性和影响力，可以设计针对社交网络的协同控制策略，实现信息传递和社交反馈的增强。
3.2 物流网络物流网络协同控制技术的应用可以优化供应链和物流链的效率和可靠性。
通过分析物流网络中的节点耦合度和关联性，可以制定物流节点之间的控制策略，达到物流网络的协同优化。
3.3 航空航天在航空航天领域，复杂网络协同控制技术的应用可以保证飞行器之间的状态同步和控制安全。
通过对飞行器之间的控制策略进行设计，可以实现多飞行器的高度协同和防碰撞功能。
第四章结论复杂网络协同控制技术的研究和应用具有重要意义。
未来随着复杂网络技术的进一步发展，复杂网络协同控制技术将得到更为广泛的应用。
优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第32卷
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基金项目：广东省战略性新兴产业核心技术攻关项目(2012A010701004)；湖南省教育厅资助项目(08D092)
作者简介：梁树杰(1981-)，男，硕士，讲师，主要研究计算机应用技术、协同算法；鲁恩名(1971-)，男，博士，教授，主要研究方向为协同系统．
基于协同进化算法的网络控制系统性能与安全性最优折中技术研究
梁树杰1，鲁恩名2
(1．广东石油化工学院高州师范学院 教育信息技术中心，广东 茂名 525200；2．中南大学 信息科学与工程学院，长沙 410083)
摘 要：网络控制系统通过安全机制使得自己免受恶意攻击者的攻击。
然而，传统的安全机制为了保障系统的安全性可能会牺牲网络的性能，因为系统资源的有限性。
本文主要研究通过协同进化算法使得网络控制系统的性能和安全性达到最优折中。
文中以DC 运动系统为例，给出了性能和安全性的折中模型。
同时文中还给出了基于协同进化算法的性能和安全性折中的最优化算法。
实验结果证明协同进化算法能够非常有效的找到网络控制系统折中模型的Nash 平衡。
同时本文给出的模型还非常适用于网络控制系统性能和安全性折中的分析和最优化。
关键词：协同进化算法；网络控制系统；Nash 平衡 中图分类号：TP393 文献标志码：A
Performance and security optimized tradeoff based on coevolutionary algorithm
LIANG Shu-jie 1, LU En-ming 2
(1. Gaozhou Normal College, Guangdong University of Petrochemical Technology, The center for information technology in Education, guangdong, Maoming Guangzhou 525200, China; 2. College of Information Science & Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)
Abstract: Networked control systems (NCS) have to be well protected with security mechanisms from malicious attackers on the network (e. g. , Internet). However, the additional security mechanism might sacrifice the performance of the NCS due to limited system resources. This paper addresses the issue of the tradeoff between NCS security and the NCS real-time performance. Using a networked DC motor system as an example, a tradeoff model for performance and security on NCS is presented. This paper also presents a framework of performance –security tradeoff optimization based on coevolutionary genetic algorithm (CGA) for the networked DC motor system. Experiments show that CGA is highly efficient in finding the Nash equilibrium for the tradeoff model on NCS. The framework presented in this paper is also demonstrated to be an effective approach for performance –security tradeoff analysis and optimization on NCS. Key Words: coevolutionary algorithm; networked control systems; Nash equilibrium
0 引言
随着嵌入式系统和无线通信系统的不断发展，网络控制系统(NCS)正变得越来越普遍。
然而，网络，特别是无线网络很容易受到恶意攻击和干扰。
这种攻击和干扰可能造成其所控制系统的无法修复的错误，对使用者造成无法承受的损失。
因此，NCS 的安全性问题正受到越来越的重视。
传统的不具备安全保护功能的NCS 很容易受到恶意攻击，因此非常需要在NCS 中嵌入有效的可扩展的入侵检测系统(IDS)[1-4]。
这种需求使得人们逐渐开始研究支持安全检测功能以及性能评估的NCS 架构。
文献[2]提出了一种关键响应模型，使得NCS 具有对非正常情况具有响应功能。
文献[3]提出了一种有效的基于生物学的多主体系统的检测方法。
这种方法能够用于工业厂房的控制。
文献[4]提出了能够确定和降低NCS 受到恶意攻击的可能性。
当前，许多NCS 都已经具备了安全保护机制。
然而，由于系统资源的有限性，额外的安全负担可能需要牺牲系统的性能。
安全要求通常与其他性能要求相冲突，比如实时动态性能和延时性能。
因此，在NCS 中需要在性能和安全性之间折中。
文献[5]给出了一种性能和安全的折中模型。
在折中目标函数中包含了一系列性能和安全性的衡量标准。
然而，这个模型并没有给出如何在安全和性能之间达到最优折中。
在本文中为了达到安全性和性能之间的最优折中，我们采用了协同进化算法（CGA ）。
作为一种快速发展的最优化算法，CGA 是传统进化算法的一种扩展。
这种算法的模型包含了两个和多个种群。
不同的种群在生态系统中协同进化，并且相互作用，最终使得生态系统不断进化[6]。
CGA 在许多领域得到了广泛的应用[7-8]。
在许多非常困难的问题上，CGA 都证明了其作为优化算法的有效性。
受到这些应用的启发，本文将CGA 应用
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