基于证据理论与多智能体协同搜索的鲁棒任务设计
计算工程、金融与科学
2015-06-05 v1 神经与进化计算
系统与控制
最优化与控制
概率论
摘要
本文通过在任务设计参数中引入不确定性，并将由此产生的可靠设计问题表述为多目标优化问题，从而探讨空间任务的初步设计方法。不确定性通过证据理论进行建模，同时在最大化任务目标成功实现的信念（或可信度）与约束满足的可靠性。该多目标优化问题通过一种新颖算法求解，该算法基于一群智能体协同搜索高可靠性解集。文中使用了两个典型的任务分析问题来阐述所提出的方法论。
引用
@article{arxiv.1207.3437,
title = {Robust Mission Design Through Evidence Theory and Multi-Agent Collaborative Search},
author = {Massimiliano Vasile},
journal= {arXiv preprint arXiv:1207.3437},
year = {2015}
}