子域协同进化：提升多智能体系统自适应协作效率

本文主要探讨了多智能体系统中的一种创新方法，即子域适应度评估的合作协进化协作策略。面对复杂多智能体系统中适应度函数构建难题以及协作行为无法达到全局最优的问题，研究者提出了一个基于子问题域的协作框架。核心思想是将复杂的问题域分解为多个相互独立或影响较小的子问题域，每个子问题域相对简单，更容易求解，这有助于降低适应度评估的复杂性。 合作协进化算法在子问题域中被并行应用，智能体之间的协作行为通过这一过程进行进化。这种并行处理方式不仅提高了计算效率，也使得个体适应度评估更为精确，因为它考虑了来自其他子问题域的环境因素影响。具体来说，通过引入环境因子影响矩阵，这些影响被映射到各个子问题域的个体适应度评估中，以此引导种群向着全局优化的方向演化。 实验部分，作者采用了ECJ（Evolutionary Computation Java）系统进行仿真验证，结果显示该子域适应度评估的合作协进化算法在解决实际问题时展现出显著的优势，能够有效地促进智能体的自适应协作，并在复杂环境下找到更优的解决方案。 关键词“自适应协作”、“合作协进化”、“适应度评估”和“子问题域”是论文的核心概念，它们共同构成了这个研究的基础框架，强调了如何通过子问题域的划分和优化来提升多智能体系统的整体性能。这项工作对于理解和改进多智能体系统的协作策略，特别是在解决大规模、动态和不确定性环境中，具有重要的理论价值和实践意义。