复杂环境下多Agent系统分布式任务分配中若干关键问题的研究

学科领域：人工智能

项目内容：

      1. 复杂环境下的多Agent系统分布式任务分配模型及任务分配方法

      2. 面向复杂环境下多Agent系统任务分配的信任模型

      3.  复杂环境下多Agent系统联盟形成方法及LCS在任务分配中的应用研究

      4. 复杂环境下多Agent系统任务分配的应用研究

研究意义：

    通过复杂环境下的任务分配理论改善基于多Agent的分布式入侵检测系统的性能，得到一个原型系统，提出一种复杂环境下多Agent系统分布式任务分配模型。放宽现有任务分配理论对确定环境的依赖，降低任务分配的盲目性，减少通信开销，克服复杂环境下的资源有限性，提供更好的实时服务。