Abstract-I detta dokument utvecklar vi en formalism som kallas en distribuerad begränsning tillfredsställelse problem (distribuerad CSP) och algoritmer för att lösa distribuerade CSPs. En distribuerad CSP är ett problem med begränsad tillfredsställelse där variabler och begränsningar fördelas mellan flera agenter. Olika tillämpningsproblem i Distribuerad artificiell intelligens kan formaliseras som distribuerade CSPs. Vi presenterar vår nyutvecklade teknik kallad asynkron backtracking som tillåter agenter att agera asynkront och samtidigt utan global kontroll, samtidigt som den garanterar algoritmens fullständighet. Dessutom beskriver vi hur asynkron backtracking algoritm kan ändras till en mer effektiv algoritm som kallas en asynkron svag åtagande sökning, som kan revidera ett dåligt beslut utan uttömmande sökning genom att ändra prioritetsordningen för agenter dynamiskt. De experimentella resultaten på olika exempelproblem visar att asynkront svagt åtagande sökalgoritm är mycket mer effektiv än asynkron backtracking algoritm och kan lösa ganska stora problem. Index Villkor-Backtracking algoritmer, begränsning tillfredsställelse problem, distribuerad artificiell intelligens, iterativ förbättring algoritm, multiagent system.
Distribuerad begränsning tillfredsställelse formaliserades av Yokoo REF för att lösa naturligt distribuerade problem med begränsad tillfredsställelse.
Distributed Constraint Satisfaction for Formalizing Distributed Problem Solving
{'venue': 'ICDCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}