När flera berörda parter försöker optimera en gemensam objektiv funktion på ett distribuerat sätt är det nödvändigt med en samordningsmekanism. Detta bidrag presenterar en formell modell av distribuerade kombinatoriska optimeringsproblem. Därefter introduceras en heuristisk, som använder sig av självorganiserande mekanismer för att optimera ett gemensamt globalt mål samt enskilda lokala mål på ett helt decentraliserat sätt. Denna heuristiska, COHDA 2, implementeras i ett asynkront multiagentsystem, och utvärderas i stor utsträckning med hjälp av ett verkligt problem från det smarta nätet domän. Vi ger insyn i konvergensprocessen och visar att COHDA 2 är robust mot ostadiga kommunikationsnät. Vi visar att COHDA 2 är en mycket effektiv decentraliserad heuristisk som kan hantera ett distribuerat kombinatoriellt optimeringsproblem med avseende på flera lokala objektiva funktioner, samt en gemensam global objektiv funktion, utan att vara beroende av centralt samlad kunskap.
I REF har ett helt decentraliserat agentbaserat tillvägagångssätt för kombinatoriska optimeringsproblem införts.
Evaluation of a Self-organizing Heuristic for Interdependent Distributed Search Spaces.
{'venue': 'ICAART', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}