【优化布局】基于贪婪算法实现多智能体覆盖问题附matlab代码_多智能体覆盖,贪心算法

1 简介

现今网络技术的蓬勃发展，智能电网、通信网络、神经网络、无线传感网络等等各类大规模的不同形态的网络系统无不在人类的生活生产和发展中起着至关重要的作用。这些大规模的网络往往可以被看作为多智能体系统，即由多个具有计算和通信能力的智能体构成的网络系统，而如何提升多智能体系统的功能性、自主性、可扩展性等成为了研究者们的重点关注方向。在这一环节中，高效地解决基于多智能体系统的大规模优化问题是尤为重要的一部分。​

2 部分代码

%简单版：在边长为8的正方形中，找出3个点clcclearclose allX = 0:1:8;Y = 0:1:8;x_max = max(X);y_max = max(Y);H1 = zeros(9,9);H2 = zeros(9,9);H3 = zeros(9,9);for i = 1:1:9    for j = 1:1:9        h = @(x,y) R(x,y,x_max,y_max).*(1-(1-pih(x,y,X(i),Y(j),1,0.05)));        H1(i,j) = integral2(h,0,8,0,8,'Method','iterated','AbsTol',1e-8,'RelTol',1e-5);    endend%贪婪算法寻找最大值及其位置H1_max=max(H1(:));[m,n]=find(H1==max(H1(:)));​%     Circles(i,:) = unifrnd(MinVal, MaxVal, [1, Dimension]);%     Radius(i) = unifrnd(0, MaxRadius, 1);% endCircles = [p1,q1;p2,q2;p3,q3];Radius = [1;1;1];​t = 0 : .1 : 2 * pi;​figure;hold on;for i = 1 : nCircles    x = Radius(i) * cos(t) + Circles(i,1);    y = Radius(i) * sin(t) + Circles(i,2);    patch(x, y, cmap(i,:), 'facealpha', alpha, 'edgecolor', 'none'); %// plot filled circle with transparencyend​axis equal; %// same aspect ratio in both axesgrid on;​​

3 仿真结果

4 参考文献

[1]贺荟霖. 基于启发式强化学习的多智能体覆盖问题研究[D]. 西南交通大学.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。