%0 Journal Article
%T Task allocation in multi-agent system based on simulated annealing genetic algorithm<br>基于模拟退火遗传算法的多agent系统任务分配
%A LUO Chen
%A LI Yuan
%A LIU Yong
%A LIU Xiao-ming
%A <br>罗　晨
%A 李　渊
%A 刘　勇
%A 刘晓明
%J 计算机应用研究
%D 2012
%I 
%X 针对标准的遗传算法在任务分配中收敛速度慢的问题，对多agent系统中的任务分配进行形式化描述的基础上，融合模拟退火算法的优化思想，提出了一种基于模拟退火遗传算法的任务分配方法，详细阐述了该算法的基本思想和关键步骤，并通过仿真实验进行验证。仿真实验结果表明，基于模拟退火遗传算法比标准的遗传算法具有更快的收敛速度和寻优效果。
%K multi-agent system(MAS)
%K task allocation
%K simulated annealing
%K genetic algorithm<br>多智能体系统
%K 任务分配
%K 模拟退火
%K 遗传算法
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=A9D9BE08CDC44144BE8B5685705D3AED&aid=AB480754FB5F26FE3D9A1F4291A89077&yid=99E9153A83D4CB11&vid=771469D9D58C34FF&iid=B31275AF3241DB2D&sid=2166C11758CAF1DD&eid=A9317EEC1ECC2EAF&journal_id=1001-3695&journal_name=计算机应用研究&referenced_num=0&reference_num=7