پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله

word 1 MB 30599 97
1392 کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر
قیمت قبل:۷۴,۱۰۰ تومان
قیمت با تخفیف: ۳۴,۴۰۰ تومان
دانلود فایل
  • بخشی از محتوا
  • وضعیت فهرست و منابع
  • پایان‌نامه کارشناسی ارشد در رشته مهندسی کامپیوتر (هوش مصنوعی)

     

    چکیده

    سیستمهای چند عامله سیستم های محاسباتی هستند که در آن چندین عامل جهت رسیدن به یک هدف خاص با هم در تعامل هستند و با هم کار می کنند. دلیل پیدایش اینگونه سیستمها وجود موقعیتهایی است که در آن یک مسأله بایستی در یک مد توزیع شده حل شود. به عنوان مثال در شرایطی که استفاده از یک کنترل کننده مرکزی ممکن نیست و یا اینکه می­خواهیم استفاده مناسبی از منابع توزیع شده و یا امکانات محاسباتی داشته باشیم. با اینکه زمان زیادی از معرفی این گونه سیستم‌ها نمی‌گذرد ولی استفاده از روش‌های طراحی بر اساس عامل یکی از موفق‌ترین راه‌حل‌های موجود بوده و حاصل این شیوه طراحی یعنی سیستم‌ حل مسائل به صورت توزیع‌شده از بهترین سیستم‌ها به شمار می‌آید و به عنوان ابزار جدیدی برای حل انواع فرآیندهای انسانی شناخته می‌شود. مسأله ارضاء محدودیت توزیع شده سالهاست که در حوزه تحقیق سیستمهای چند عامله مورد توجه زیادی قرار گرفته است. و این مسأله بدان علت است که بسیاری از مسائل اعم از مسائل کلاسیکی همانند مسأله n-وزیر و رنگ آمیزی گراف گرفته و تا مسائل کاربردی بزرگ دنیای واقعی همچون زمانبندی و برنامه ریزی و تخصیص منابع می­توانند برای حل شدن به عنوان یک مسأله مسأله ارضاء محدودیت توزیع شده فرموله شوند. بنابراین ارائه یک شیوه جدید و یا اصلاح شیوه های فعلی تاثیر زیادی بر دامنه تحقیقاتی این فیلد می­گذارد. آنچه در این پایان­نامه ارائه می­شود ارائه تکنیکی جدید برای حل مسائل ارضاء محدودیت توزیع شده است. این تکنیک جدید محدودیتها را در یک سیستم که ترکیبی از سیستم های توزیع شده و متمرکز است اداره و کنترل می­کند که با بهره گیری از یک سری ویژگیهای خاص تعریف شده از سیستمهای ترکیبی دیگر موجود متمایز می­شود. نتایج حاصله نشان می دهد که این الگوریتم در مسائل با مقیاس بزرگ کارایی خوبی خواهد داشت و تقریبا یک پیچیدگی زمانی خطی را با افزایش مقیاس مسأله به دست می­آورد. همچنین مقایسه این روش با چند روش دیگر بهبود عملکرد این روش را در پارامترهای مختلف نسبت به دیگر روشها نشان می­دهد.

    فصل اول

    مقدمه

    از سال 1974، مسائل ارضاء محدویت (CSP[1]) در مسأله پردازش تصویر[2] پیشنهاد شد. پس از آن CSP به طور گسترده در بسیاری از حوزه های هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر به عنوان یک روش حل مهم مورد استفاده قرار گرفته است. از مسأله چند وزیر[3] و رنگ آمیزی گراف[4] گرفته و دیگر مسائل کلاسیک گرفته تا زمانبندی[5] و تخصیص منابع[6] و دیگر مسائل کاربردی بزرگ می­توانند برای حل شدن به عنوان یک مسأله CSP فرموله شوند. بعد از سال 1990 با جایگزین شدن زبان برنامه نویسی عمومی به جای زبان برنامه نویسی منطقی مسأله ارضاء محدودیت کاربرد CSP برای حل مسائل بسیار بهبود یافت [1]. یک CSP، با یک مجموعه از متغیرها، دامنه ای برای هر یک از آنها و محدودیتهایی در مقادیری که متغیرها ممکن است به صورت همزمان به خودشان بگیرند، تعریف می­شوند. نقش الگوریتمهای ارضاء محدودیت، نسبت دادن مقادیری به متغیرهاست به نحوی که با تمام محدودیتها سازگاری داشته باشد یا مشخص کند که هیچ انتسابی امکانپذیر نیست. امروزه تکنیکهای ارضاء محدودیت در حوزه های مختلفی از جمله بینایی ماشین، پردازش زبانهای طبیعی، اثبات قضایا، زمانبندی و... به کار می­روند [4].

    از طرف دیگر موقعیتهایی وجود دارد که در آن یک مسأله بایستی در یک مد توزیع شده حل شود به عنوان مثال در شرایطی که استفاده از یک کنترل کننده مرکزی ممکن نیست و یا اینکه می­خواهیم استفاده مناسبی از منابع توزیع شده و یا امکانات محاسباتی داشته باشیم. در چنین مواقعی عاملها[7] برای رسیدن به یک هدف مشترک تلاش می­کنند. هر سیستم چند عامله یک سیستم محاسباتی است که در آن چندین عامل جهت رسیدن به یک هدف خاص با هم در تعامل هستند و با هم کار می­کنند [4].

    مسأله ارضاء محدودیت توزیع شده (DCSP[8]) در واقع حالت توزیع شده­ی مسأله ­ی ارضاء محدودیت کلاسیک است که در آن متغیرها بین عاملهای مستقل توزیع شده­اند. این محیط توزیع شده شامل تعدادی عامل هوشمند است که هر کدام، یک یا چند متغیر را مالک می­شوند و مقدار آن را کنترل می­کنند. همه این عامل ها در تلاشند تا با حفظ استقلالشان به هدف مشترک دست یابند. هدف هنوز یافتن یک انتساب برای متغیرهاست که محدودیتها را هم در نظر داشته باشد اما هر عامل، برای مقدار متغیر مالکش با خودمختاری نسبی تصمیم می­گیرد. هر چند عاملها یک دید عمومی ندارند اما هر یک از آنها می­تواند با همسایه اش در گراف محدودیت ارتباط برقرار کند. هر عامل سعی می­کند نه تنها با ارضاء محدودیتهای محلی خود بلکه با برقرای ارتباط با سایر عاملها به منظور حل محدودیتهای خارجی به این هدف نزدیک و نزدیکتر شود. به طور کلی تمام مسائلی که در آنها هدف یافتن مقادیر مناسب برای انتساب به متغیرهای توزیع شده است را می­توان جزء مسائل ارضاء محدودیت توزیع شده به حساب آورد. در یک سیستم چند عاملی به هر عامل یک یا چند متغیر از میان متغیرهای توزیع شده منتسب می­شود. وظیفه این عامل خودمختار کنترل و مدیریت مقدار این متغیر می­باشد [4] و [22]. این مسأله عمومی کاربردهای زیادی در زندگی واقعی دارد. مثلا در بسیاری از مسائل تخصیص منابع: در شبکه های حس گر بی سیم، کنترل علائم راهنمایی شهری، شبکه های حس گر توزیع شده، مسائل نجات یافتن از فاجعه و بسیاری از مسائل مربوط به زمان بندی مثلا برای قطارها و دانشگاه ها. هدف معمول در حل همه این مسائل یافتن مقادیر مناسب برای تخصیص دادن به متغیر های توزیع شده است. به عبارت دیگر هر مسأله ای که هدف آن یافتن مقدار مناسبی برای تخصیص به متغیرهای توزیع شده است می­تواند به عنوان DCSP طرح ریزی شود.

    در این تحقیق به مسائل ارضاء محدودیت توزیع شده پرداخته می­شود که در آن عاملها در یک مد توزیع شده برای یافتن یک راه حل ممکن برای مسأله تلاش می­کنند.

    مسأله ارضاء محدودیت

    تعریف مسأله ارضاء محدودیت

    به عنوان یک تعریف رسمی، یک CSP را می­توان با سه جزء اصلی آن تعریف کرد[3]:

    یک مجموعه متناهی از متغیرها ، {x = {x1, x2, …, xn؛

    یک مجموعه دامنه D، شامل یک دامنه گسسته و متناهی برای هر متغیر؛

    D = {D1, D2, …, Dn} , Di = {d1, d2, . . ., d|Di| } for xi , i = 1, 2, . . . , n ;        

    یک مجموعه از محدودیتها، { C = {C1(x1 ), C2(x2 ), …, Cm(xm)، که xi ، i=1, 2 , . . . ,n، زیرمجموعه­ای از x است و Ci(xi) تعیین کننده مقادیری است که متغیرهای درون xi نمی­توانند به صورت همزمان به خود بگیرند. به عنوان مثال یک محدودیت به صورت 〈C({x1, x2}) = 〈d1, d2 بدین معنی است که وقتی x1 = d1 آنگاه مقدار d2 نمی­تواند به x2 انتساب یابد و زمانی که x2 = d2 است x1 نمی­تواند مقدار d1 بگیرد.

     

    (فرمول ها در فایل اصلی موجود است)

     

    بنابراین فضای جستجوی S یک مسأله CSP عبارت است از یک ضرب کارتزین ازn مجموعه دامنه متناهی، به عبارت دیگر، S = D1 × D2 × . . . × Dn . یک راه حل برای یک CSP به صورت: s = 〈s1, s2, …, sn 〉 ∈ S، عبارت است از یک انتساب از مقادیر به متغیرها به طوریکه این انتساب تمام محدودیت ها را ارضاء کند. در اینجا یک مثال ساده از توصیف یک مسأله CSP داریم:

    تمام راه حلهای ممکن برای مسأله ای که به صورت بالا توصیف شده است عبارت است از: 〈〈1,2,2 ، 〈〈1,2,3 ، 〈〈2,2,2 ، 〈〈2,3,2 ، 〈〈3,2,2 .

    به بیانی ساده­تر، یک CSP، با یک مجموعه از متغیرها، دامنه ای برای هر یک از آنها و محدودیتهایی در مقادیری که متغیرها ممکن است به صورت همزمان به خودشان بگیرند، تعریف می­شوند. نقش الگوریتمهای ارضاء محدودیت، نسبت دادن مقادیری به متغیرهاست به نحوی که با تمام محدودیتها سازگاری داشته باشد یا مشخص کند که هیچ انتسابی امکانپذیر نیست. شکل 1-1 مثالی ساده از یک مسأله CSP را نشان می­دهد که دارای سه متغیر x1, x2, x3 و محدودیتهای x1<>x3 و x2<>x3 است.

     

    (فرمول ها در فایل اصلی موجود است)

     

    همانطور که گفته شد بسیاری از مسائل دنیای واقعی می­تواند برای حل شدن به صورت یک مسأله CSP فرموله شوند. شکل 1-2 یک طرح جامع از به کار بردن تکنیک ارضاء محدودیت برای حل مسائل را نشان می­دهد. با داشتن یک توصیفی از مسأله یک راه برای تعیین اینکه چگونه این مسأله می­تواند توسط تکنیک ارضاء محدودیت حل شود تعریف سه جزء: متغیرها، دامنه متغیرها و محدودیتهاست. اگر بتوان این سه جزء را برای مسأله تعریف کرد این مسأله می­تواند توسط تکنیکهای ارضاء محدودیت حل شود [54].

    الگوریتمهای کلاسیک مسائل ارضاء محدودیت

    به طور کلی 4 الگوریتم به عنوان الگویتمهای کلاسیک حل مسائل CSP معرفی شده است [1]:

    الگوریتم بازگشت به عقب (BT[1])، الگوریتم عمیق شونده تکراری (IB[2])، الگوریتم بررسی رو به جلو (FC[3])، الگوریتم پرش رو به عقب (BJ[4]).

    این الگوریتم ها از ساختار درختی برای نشان دادن حالت فعلی جستجو استفاده می­کنند. هریک از گره های درخت می­تواند به عنوان یک راه حل جزئی[5] در نظر گرفته شود. به طور همزمان مقادیر برخی از متغیرها از هر گره توسط یک لایه گره تصمیم گیری والد شناسایی می­شود، این متغیرها متغیرهای گذشته نامیده می­شوند. در مقابل متغیرهای گذشته متغیرهای آینده هستند که مقدار متغیرشان در یک گره انتخاب نشده است و مقدار این متغیرها ممکن است در یک زمان بعد تعیین شود. علاوه بر این متغیرهای جاری نیز داریم که در واقع همان متغیرهایی هستند که در حال حاضر در نظر گرفته شده اند. شاخه های درخت مقادیر ممکن متغیرهاست. بعد از انتخاب یک شاخه در درخت الگوریتم یک مقدار را به متغیر انتساب خواهد داد و توسط راه حل یافته شده تا اینجا مقادیر ناسازگار را از محدوده مقادیر متغیرهای آینده حذف خواهد کرد. چند الگوریتم بالا در نحوه برخورد با متغیر های آینده متفاوت هستند.

    الگوریتم BT  

    هر گره یک مقدار برای آن متغیر که در حال مقایسه با راه حل جزئی جاری است، مشخص خواهد کرد. اگر محدودیتی نقض شد یا برخوردی با مقادیر متغیرهای گذشته داشت آنگاه برای مقدار دیگری برای آن متغیر جستجو می­شود. زمانی که تمامی مقادیر در محدوده جاری جستجو شد اگرهیچ مقداری برای آن متغیر یافت نشود که با مقادیر متغیرهای گذشته در تناقض نباشد آنگاه الگوریتم به متغیر قبلی باز خواهد گشت تا مقداری دیگر از محدوده آن متغیر را بیابد. اگر هر متغیر مقداری از محدوده اش را به خود بگیرد در حالیکه هیچ محدودیتی نقض نشده است این الگوریتم خاتمه خواهد یافت.

    الگوریتم IB

    این الگوریتم اساسا یک الگوریتم جستجوی اول- عمق است با یک مقدار آستانهb . اگر B مجموعه آستانه جاری باشد و یک گره از درخت جستجو یا یک متغیر b بار ملاقات شده باشد آنگاه به زیر-گرههایی که ممکن است نادیده گرفته شوند دسترسی پیدا نخواهد کرد. اگر در این محدوده راه حلی پیدا نشود مقدار آستانه رفته رفته افزایش می­یابد. اما اگر یک راه حل یافته شود یا مقدار آستانه b بزرگتر مساوی بزرگترین تعداد شاخه های درخت جستجو باشد این الگوریتم ممکن است خاتمه یابد.

     

     

    الگوریتم FC

    فرایند الگوریتم FC اساسا مشابه الگوریتم بازگشت به عقب است با این تفاوت که در این الگوریتم هر بار که برای یک متغیر عملیات انتساب انجام می­شود الگوریتم FC تعدادی از مقادیر ناسازگار با مقدار متغیر جاری را از دامنه مقادیر دیگر متغیرها حذف می­کند. اگر دامنه ای خالی شود مقدار انتسابی به متغیر جاری رد خواهد شد؛ در غیر اینصورت، الگوریتم FC این روند را برای دیگر متغیرها ادامه خواهد داد تا زمانی که به همه متغیرها مقداری انتساب یابد. اگر متغیر جاری همه مقادیرش رد شود عملیات بازگشت به عقب به متغیر قبلی انجام می­شود. اگر هیچ متغیری برای بازگشت به عقبی وجود نداشته باشد مسأله غیر قابل حل است.

    الگوریتمBJ

    تنها تفاوت بین الگوریتم BT و BJ فرایند بازگشت به عقب آنهاست، مابقی دو الگوریتم یکسان است. وقتی نیاز به بازگشت به عقب باشد الگوریتم BJ به دنبال متغیرهایی خواهد گشت که باعث شکست شده اند. اگر هر مقدار از دامنه متغیر فعلی با مقدار متغیر های قبلی برخورد داشته باشد الگوریتم به نزدیکترین متغیری که باعث شکست شده است به عقب باز خواهد گشت نه اینکه تنها به متغیر قبلی برگردد. به عبارت دیگر این الگوریتم از روشی هوشمند در زمان بازگشت به عقب استفاده خواهد کرد. در این روش مجموعه ای داریم به نام مجموعه برخورد[6]، مجموعه برخورد متغیر x شامل همه متغیرهایی است که قبلا مقدار گرفته اند و در گراف محدودیت به x متصل شده­اند. حال اگر در زمان حل مسأله نیاز به عقب گرد باشد، الگوریتم به آخرین گره از مجموعه برخورد آن متغیری که در آن به شکست رسیده است برمی­گردد، یعنی به متغیری از آن مجموعه که نسبت به سایر اعضای مجموعه دیرتر مقداردهی شده است.

     

    CSP به عنوان یک مسأله جستجو

    یک مسأله CSP را می­توان توسط فرموله سازی افزایشی[7] به صورت یک مسأله جستجوی استاندارد ارائه کرد [2]. برای این کار داریم:

    حالت اولیه: انتساب تهی، که در آن هیچ متغیری مقدار ندارد.

    تابع مابعد: انتساب یک مقدار به یکی از متغیرهای بدون مقدار. این مقداردهی بایستی به صورتی باشد که هیچ یک از محدودیت ها را نقض نکند.

    آزمون هدف: آیا انتساب فعلی انتساب کاملی است؟

    هزینه مسیر: یک هزینه ثابت برای هر مرحله در نظر گرفته می­شود.

    با استفاده از فرموله سازی مسائل CSP به صورت مسائل جستجو، می­توان از هر یک از الگوریتمهای جستجو برای حل این مسائل استفاده کرد.

    از آنجایی که هر راه­حل یک انتساب کامل می­باشد بنابراین اگر مسأله ای دارای n متغیر باشد آنگاه راه حل در عمق n یافت خواهد شد و درخت جستجو نیز دارای عمق n می­باشد. با توجه به این جستجوی عمقی برای CSP ها مناسب­ترند. از آنجایی که مسیری که از طریق آن به هدف می­رسیم چندان اهمیتی ندارد بنابراین می­توانیم از فرموله سازی حالت کامل[8] استفاده کنیم که در آن هر حالت یک انتساب کامل می­باشد که ممکن است برخی از محدودیتها را ارضا نکند. از الگوریتمهای جستجوی محلی مانند تپه نوردی می­توان برای حل این مسائل استفاده نمود.

    بهبود کارآیی الگوریتمهای جستجو توسط توابع اکتشافی

    سیستم‌های پیچیده اجتماعی، تعداد زیادی از مسائلِ دارایِ طبیعتِ ترکیباتی را پیش روی ما قرار می‌دهند. مسیر کامیون‌های حمل‌ونقل باید تعیین شود، انبارها یا نقاط فروش محصولات باید جایابی شوند، شبکه‌های ارتباطی باید طراحی شوند، کانتینرها باید بارگیری شوند، رابط‌های رادیویی می‌بایست دارای فرکانس مناسب باشند، مواد اولیه چوب، فلز، شیشه و چرم باید به اندازه‌های لازم بریده شوند؛ از این دست مسائل بی‌شمارند. تئوری پیچیدگی به ما می‌گوید که زمان حل مسائل ترکیباتی اغلب چندجمله‌ای نیستند. این مسائل در اندازه‌های کاربردی و عملی خود به قدری بزرگ هستند که نمی‌توان جواب بهینۀ آنها را در مدت زمان قابل پذیرش به دست آورد. با این وجود، این مسائل باید حل شوند و بنابراین چاره‌ای نیست که به جواب‌های زیر بهینه بسنده نمود؛ به گونه‌ای که دارای کیفیت قابل پذیرش بوده و در مدت زمان قابل پذیرش به دست آیند. چندین رویکرد برای طراحی جواب‌های با کیفیت قابل پذیرش تحت محدودیت زمانی قابل پذیرش پیشنهاد شده است.

     الگوریتم‌هایی وجود دارند که می‌توانند یافتن جواب‌های خوب در فاصله مشخصی از جواب بهینه را تضمین کنند که به آنها الگوریتم‌های تقریبی می‌گویند. الگوریتم‌های دیگری هستند که تضمین می‌دهند با احتمال بالا جواب نزدیک بهینه تولید کنند که به آنها الگوریتم‌های احتمالی گفته می‌شود. جدای از این دو دسته، می‌توان الگوریتم‌هایی را پذیرفت که هیچ تضمینی در ارائه جواب ندارند اما بر اساس شواهد و سوابق نتایج آنها، به طور متوسط بهترین تقابل کیفیت و زمان حل برای مسأله مورد بررسی را به همراه داشته‌اند؛ به این الگوریتم‌ها، الگوریتم‌های اکتشافی گفته می‌شود.

    توابع اکتشافی عبارتند از معیارها، روشها یا اصولی برای تصمیم‌گیری بین چندین خط‌مشی و انتخاب اثربخش‌ترین برای دستیابی به اهداف موردنظر. توابع اکتشافی نتیجه برقراری اعتدال بین دو نیاز هستند: نیاز به ساخت معیار‌های ساده و در همان زمان توانایی تمایز درست بین انتخاب‌های خوب و بد.

    خاصیت توابع اکتشافی خوب این است که ابزار ساده‌ای برای تشخیص خط مشی‌های بهتر ارائه دهند و در حالی که به صورت شرطی لازم، تشخیص خط‌مشی‌های اثربخش را تضمین نمی‌کنند اما اغلب به صورت شرط کافی این تضمین را فراهم ‌آورند. بیشتر مسائل پیچیده نیازمند ارزیابی تعداد انبوهی از حالت‌های ممکن برای تعیین یک جواب دقیق می‌باشند. زمان لازم برای یافتن یک جواب دقیق اغلب بیشتر از یک طول عمر است. توابع اکتشافی با استفاده از روش‌هایی که نیازمند ارزیابی‌های کمتر هستند و جوابهایی در محدودیت‌های زمانی قابل قبول ارایه می‌نمایند، دارای نقشی اثربخش در حل چنین مسائلی خواهند بود.

    Abstract

     

    Proposing a model to solve constraint satisfaction problems using multi-agent systems

     

    Multi-agent systems are computational systems which several agents interact or work together in order to achieve goals. Causes of creation these systems are existence of situations in which a problem needs to be solved in a distributed fashion. For example in situations a central controller is not feasible or because one wants to make good use of the distributed resources. Although, does not much time passes from the creation of such systems, the use of agent-based design methods, has been one of the most successful solutions. The result of this designing method, i.e., a system for problem solving in a distributed mode, is one of the best systems, and is considered as a new tool for solving a variety of human processes. Distributed constraint satisfaction problem (DCSP) is considered as an important area of ​​research in multi-agent systems. It is because that many issues ranging from classical problems such as n-queen and graph-coloring problems to large application of real world problems can be formulated as a DCSP. Therefore provided a new method to solve this kind of problem has a great impact on the scope of research in this field. This thesis presents a new technique for solving DCSP. This new method handled constraints in a system which is a combination of centralized and distributed systems. This method is distinguished from other combination systems using specific characteristics defined for its. Experimental results show that this algorithm achieves good performance when the size of problem increases, and almost has a linear time complexity. Also, comparison between this new method with some other methods show that our method most outperforms from other methods.

     

  • فهرست:

    فصل اول: مقدمه

    مسئله ارضاء محدودیت(CSP: Constraint Satisfaction Problem) ............................................ 3

    تعریف مسئله ارضاء محدودیت(CSP: Constraint Satisfaction Problem):...............................................  3

    الگوریتمهای کلاسیک مسائل ارضاء محدودیت....................................................................................................................  5

    CSP  به عنوان یک مسئله جستجو......................................................................................................................................  7

    بهبود کارآیی الگوریتمهای جستجوتوسط توابع اکتشافی یا به عبارتی هیوریستیک ها..............................................  8

    محدودیتهای ویژه.....................................................................................................................................................................  12

    کاربرد جستجوهای محلی در حل مسائل ارضاء محدودیت............................................................................................  12

    ساختار مسئله............................................................................................................................................................................  12

    سیستمهای چند عامله............................................................................................................................................ 14

    حل مسائل CSP توسط سیستمهای چند عامله؛(DCSP)......................................................................... 16

     

    فصل دوم: مروری بر تحقیقات پیشین

    مرور کلی...................................................................................................................................................................  19

    الگوریتمهای هرس دامنه.......................................................................................................................................  22

    الگوریتم تصفیه........................................................................................................................................................................   22

    الگوریتم فرا استدلال..............................................................................................................................................................   25

    الگوریتمهای اکتشافی.............................................................................................................................................  27

    الگوریتم عقبگرد نامتقارن..........................................................................................................................................................   28

    الگوریتم الزام ضعیف نامتقارن....................................................................................................................................................  32

    الگوریتمهایی که از ترکیب روشهای متمرکز و توزیع شده استفاده می کنند............................................ 33

    الگوریتم APO.............................................................................................................................................................................  33

    الگوریتمهای ناقص..................................................................................................................................................  37

    الگوریتم  DBA ........................................................................................................................................................................  37

    الگوریتمهای مبتنی بر کلونی مورچه ها در حل مسائل ارضاء محدودیت توزیع شده.................................................  37

     

    فصل سوم: طراحی و پیاده سازی روشهای پیشنهادی برای مسائل DCSP و بررسی نتایج حاصله

    معیارهای ارزیابی کیفیت روشهای حل مسائل ارضاء محدودیت توزیع شده........................................ 44

    -1-1- میانگین زمان اجرای الگوریتم با افزایش مقیاس مسأله....................................................................................................  45

    3-1-2- میانگین تعداد چرخه های اجرا شده تا رسیدن به یک راه حل ......................................................................................  45

    3-1-3- تعداد پیام های ارسال و دریافت شده.....................................................................................................................................  45

    3-1-4- NCCC ......................................................................................................................................................  45

    3-1-5- قانونی و کامل بودن..................................................................................................................................................................... 46

    محکها و مجموعه داده ای مورد استفاده برای آزمایشات.........................................................................  45

    3-2-1- مسأله n-وزیر .............................................................................................................................................................................  46

    3-2-2- مسأله رنگ­آمیزی گراف ...........................................................................................................................................................  47

    3-2-3- مسائل زمانبندی ........................................................................................................................................................................  48

    3-2-4- مسائل ارضاء محدودیت باینری ..............................................................................................................................................  51

    3-3- طراحی و پیاده سازی روشهای پیشنهادی و نتایج حاصله از آنها................................................................ 52

    3-3-1- استفاده از ترکیب الگوریتمهای تکاملی و سیستمهای چندعامله برای حل مسائل ارضاء محدودیت ..................  52

    3-3-2- قدرت مورچه ها در حل مسائل ارضاء محدودیت توزیع شده..........................................................................................  60

     

     فصل چهارم: روش جدید ارائه شده

    4-1- مروری بر مفاهیم و موضوعات مورد بحث دراین روش پیشنهادی.............................................................. 69

    توصیف مسائل ارضاء محدودیت توزیع شده؛(DCSP)   ............................................................................................  69

    تعریف محدودیت Alldiff یا Alldifferent .............................................................................................................  70

    توابع اکتشافی ........................................................................................................................................................................  70

    تقسیم بندی الگوریتم های مطرح شده برای مسائل DCSP ...................................................................... 71

    4-3- توصیف روش جدید ارائه شده و جزئیات پیاده سازی آن.............................................................................. 73

    4-4- حل یک مثال با استفاده از این الگوریتم........................................................................................................... 80

    4-5- ارزیابی و مقایسه الگوریتم ما با دیگر روشها....................................................................................................  82

    4-6- نتیجه گیری و برشمردن مزایا و معایب این روش.........................................................................................  84

     

     

     

    فصل پنجم: نتیجه گیری

    5-1- نتیجه گیری.........................................................................................................................................................  87

    5-2- پیشنهادات و کارهای آینده...............................................................................................................................  89

    فهرست منابع.........................................................................................................................................  90

     

    منبع:

     

    [1] Caihong Zhao, Yanyan Cui, “An Improved Algorithm of CSP. 2012 International Workshop on Information and Electronics Engineering (IWIEE)”, pp. 2832 – 2837, 2012.

    [2] Stuart Russell, peter Nerving. “Artificial Intelligence: A Modern Approach(second edition)”, 2009.

    [3] W. Zhong, J. Liu, M. Xue, and L. Jiao, “A Multiagent Evolutionary Algorithm for Constraint Satisfaction Problems,” IEEE, pp.54-73, 2004.

    [4] Y. Shoham, K. L. Brown, “ MULTIAGENT SYSTEMS, Algorithmic, Game-Theoretic and Logical Foundations”, 2009, 2010.

    [5] J. Liu, “Autonomous Agents and Multi-Agent Systems: Explorations in Learning Self-Organization, and Adaptive Computation”, Singapore:World Scientific, 2001.

    [6] J. Liu, H. Jing, and Y. Y. Tang, “Multi-agent oriented constraint satisfaction”, Artif. Intell., vol. 136, no. 1, pp.101–144, 2002.

    [7] W. Zhong, J. Liu, M. Xue, and L. Jiao, “A multiagent genetic algorithm for global numerical optimization”, IEEE Trans. Syst., Man, and Cybern. B, vol. 34, no. 2, pp.1128-1141, 2004.

    [8] Makoto yokoo ."Multiagent systems. A modern approach to Distributed Artificial Intelligence." edited by Gerhard Weiss, The MIT Press, ISBN: 0262731312, 1999.

     [9] Yokoo, M., Durfee, E. H., “Distributed constraint Satisfaction for formalizing distributed problem solving”, .12th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems, 1, pp. 614–621, 1992.

    [10] Sycara, K., Roth, S. F., Sadeh N., Fox, M. S., “Distributed constrained heuristic search”, International Journal of IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 21(6), pp. 1446–1461, 1991.

    [11] Modi, A P. J., Veloso, M., Smith, S., Cmradar, J. Oh., “A personal assistant agent for calendar management. Agent Oriented Information Systems (AOIS)”, 2004.

    [12] Conry, S. E., Kuwabara, K., Lesser, V. R., Meyer R. A., “Multistage negotiation for distributed constraint satisfaction”, International Journal of IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 21(6), pp.1462–1477, 1991.

    [13] Huhns, M. N., Bridgeland, D. M., “Multi-agent truth maintenance”, International Journal of IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 21(6), pp. 1437–1445, 1991.

    [14] Yokoo, M., Durfee, E. H., “Distributed constraint Satisfaction for formalizing distributed problem solving”, 12th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems, 1, pp. 614–621, 1992.

    [15] Yokoo, M., “Asynchronous weak-commitment search for solving distributed constraint satisfaction problems”, The First International Conference on Principles and Practice of Constraint Programming, pp.88–102, 1995.

    [16] Mailler, R., Lesser V., “Asynchronous partial overlay: a new algorithm for solving distributed constraint satisfaction problems”, Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR) 25, pp. 529-576, 2006.  

     [17] Mailler, R., “Comparing two approaches to dynamic, distributed constraint satisfaction”, Fourth International Joint Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS 2005),pp. 1049–1056, 2005.

    [18] Mailler, R., Lesser, V., “Solving distributed constraint optimization problems using cooperative mediation”, Third International Joint Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS 2004), pp.438–445, 2004.

    [19] Mailler, R., “Solving distributed CSPs using dynamic partial centralization without explicit constraint passing”, Second Workshop on the Challenges in the Coordination of Large Scale Multi-Agent Systems (LSMAS 2005), pp.27-41, 2005.

    [20] Benish, M., Sadeh, N., “Effect of mediator selection strategy for distributed constraint satisfaction”, Workshop on Distributed Constraint Reasoning (DCR)., 2005.

    [21] Benish, M., Sadeh, N., “Examining distributed constraint satisfaction problem (DCSP) coordination tradeoffs”. International Conference on Automated Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS), pp. 1405-1412, 2006.

    [22] S.Hoseyni, K.Zamanifar, the impact of the conflict on solving distributed constraint satisfaction Problems, Computing and Informatics, Vol. 28, 2009, pp.673–693, 2007.

    [23] Freuder, E. C., Wallace, R. J., Partial constraint satisfaction. Journal of Artificial Intelligence, 58(13), pp.21–70, 1992.

    [24] Y. Deville and P. Van Hentenryck, “Efficient arc consistency algorithm for a class of CSP problems,” in Proceedings of the International Joint Conference on Artificial Intelligence, v1, pp.325, 1991.

    [25] M. Bruynooghe, “Solving combinational search problems by intelligent backtracking,” Inform. Process. Lett. 12(1), pp.36-39, 1981.

    [27] A. Eiben and J. I. Van Hemert, “SAW-ing EAs: Adapting the fitness function for solving constrained problems,” in New Ideas in Optimization, D. Corne, M. Dorigo, and F. Glover, Eds. New York: McGraw-Hill, pp.389-402, 1999.

    [28] B. Craenen and A. Eiben, “Stepwise adaption of weights with refinement and decay on constraint satisfaction problems,” in Proc. Genetic and Evolutionary Computation Conf., GECCO-2001, L. Spector, E. Goodman, A. Wu, W. Langdon, H.-M. Voigt, M. Gen, S. Sen, M. Dorigo, S. Pezeshk, M. Garzon, and E. Burke, Eds., pp.291-298, , 2001.

    [29] S. Minton, M. D. Johnston, and A. B. Philips, “Solving large-scale constraint-satisfaction and scheduling problems using a heuristic repair method,” in Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence, 1990.

    [30] S. Minton, M. D. Johnston, A. B. Philips, and P. Laird, “Minimizing conflicts: a heuristic repair method for constraint-satisfaction and scheduling problems,” Artificial Intelligence, Volume 58, pp.161-205, 1992.

    [31] Hoseini Semnani, Samaneh, and Kamran Zamanifar. "The power of ants in solving Distributed Constraint Satisfaction Problems." Applied Soft Computing 12.2 (2012): 640-651,2012.

    [32] M. Yokoo, E.H. Durfee, T. Ishida, K. Kuwabara, Distributed constraint satisfaction for formalizing distributed problem solving, in: International Conference on Distributed Computing Systems, pp. 614–621. , 1992.

    [33] M. Yokoo, Y. Kitamura, Multi-agent real-time-a* with selection: introducing competition in cooperative search, in: Proceedings of the Second International Conference on Multi-Agent Systems, Kyoto, Japan, 1996.

    [34] M. Yokoo, K. Hirayama, Algorithms for distributed constraint satisfaction: a review, Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (2000) 198–212,2000.

    [35] M. Yokoo, K. Hirayama, Distributed breakout algorithm for solving distributed constraint satisfaction problems, in: International Conference on Multi-Agent Systems (ICMAS), 1996.

    [36] M. Yokoo, K. Hirayama, Distributed constraint satisfaction algorithm for complex local problems, in: Third International Conference on Multi-Agent Systems, Paris, pp: 372–379, 1998.

    [37] M. Dorigo, L. Gambardella, Ant colony system: a cooperative learning approach to the traveling salesman problem, IEEE Transactions on Evolutionary Computation 1 (1) (1997) 53, 1997.

    [38] L.M. Gambardella, E.D. Taillard, M. Dorigo, Ant colonies for the quadratic assignment problem, The Journal of the Operational Research Society 50 (2) (1999) ,pp:167–176, 1999.

    [39] D. Costa, A. Hertz, Ants can color graphs, Journal of the Operational Research Society (1997) . pp: 295–305,1997.

    [40] E. Salari, K. Eshghi, An ACO algorithm for the graph coloring problem, International Journal of Contemporary Mathematical Sciences 3 (6) (2008), pp: 293–304, 2008.

    [41] C. Solnon, Ants can solve constraint satisfaction problems, IEEE Transactions on Evolutionary Computation 6 (4) (2002) .pp.347–357, 2002.

    [42] C. Solnon, Solving permutation constraint satisfaction problems with artificial ants, in:  ECAI’2000, IOS Press, Amsterdam, The Netherlands, 2000, pp:118–122, 2000.

    [43] J.I. Hemert, C. Solnon, A study into ant colony optimisation, evolutionary computation and constraint programming on binary constraint satisfaction problems, Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization, LectureNotes in Computer Science 3004 ,pp.114–123,2004.

    [44] F. Tarrant, D. Bridge, When ants attack: ant algorithms for constraint satisfaction problems, Artificial Intelligence Review, pp. 455–476, Springer 2005.

    [45] K. Mertens, T. Holvoet, Y. Berbers, The DynCOAA algorithm for dynamic constraint optimization problems, in: Fifth International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, ACM, pp. 1421–1423, 2006.

    [46] K. Mertens, T. Holvoet, CSAA; a constraint satisfaction ant algorithm framework, in: Sixth International Conference on Adaptive Computing in Design and Manufacture (ACDM’04), Springer-Verlag, pp. 285–294, , 2004.

    [47] K. Mertens, T. Holvoet, CSAA: a distributed ant algorithm framework for constraint satisfaction, in: 17th International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, USA, pp. 764–769, 2004.

    [48] Makoto Yokoo, Koutarou Suzuki, Katsutoshi Hirayama, Secure distributed constraint satisfaction: reaching agreement without revealing private information,in: CP ‘02. Proceedings of the 8th International Conference on Principles and Practice of Constraint Programming, 2003.

    [49] A. Meisels, E. Kaplansky, I. Razgon, R. Zivan, Comparing performance of distributed constraints processing algorithms, in: CDR Workshop at AAMAS’02, 2002.

    [50] T. Stützle, H.H. Hoos, MAX–MIN ant system, Journal of Future Generation Computer Systems 16 (2000), pp:889–914, 2000.

    [51] J. Culberson, I. Gent, Frozen development in graph coloring, Theoretical Computer Science 265 (1–2) (2001) 227–264,2001.

    [52] K. Hirayama, M. Yokoo, The distributed breakout algorithms, Artificial Intelligence – Special Issue: Distributed Constraint Satisfaction 161 (January (1–2)) (2005), pp:89–115,2005.

    [53] A. Meisels, E. Kaplansky, I. Razgon, R. Zivan, Comparing performance of distributed constraints processing algorithms, in: CDR Workshop at AAMAS’02, 2002.

    [54] Tsang, Edward. "A glimpse of constraint satisfaction." Artificial Intelligence Review 13.3 (1999), pp.215-227.1999.

    [55] Yokoo, M. Asynchronous weak-commitment search for solving distributed constraint satisfaction problems.. In Proceedings of the First International Conference on Principles and Practice of Constraint Programming (CP-95), Lecture Notes in Computer Science 976, (1995). Pp. 88–102, 1995.

    [56] Pesant, Gilles, Claude-Guy Quimper, and Alessandro Zanarini. "Counting-based search: Branching heuristics for constraint satisfaction problems." Journal of Artificial Intelligence Research 43.1 (2012). pp:173-210, 2012.

    [57] B. G. W. Craenen, A. E. Eiben, and J. I. Van Hemert, “Comparing evolutionary algorithms on binary constraint satisfaction problems,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 7, Oct., pp.424-444, 2003.

    [58] A. Eiben, P.-E. Raué, and Z. Ruttkay, “Solving constraint satisfaction problems using genetic algorithms,” in Proc. 1st IEEE Conf. Evolutionary Computation, pp.542-547, 1994.

    [59] B. Craenen, A. Eiben, and E. Marchiori, “Solving constraint satisfaction problems with heuristic-based evolutionary algorithms,” in Proc. Congress Evolutionary Computation , pp.1571-1577, 2000.

    [60] A. Eiben and J. I. Van Hemert, “SAW-ing EAs: Adapting the fitness function for solving constrained problems,” in New Ideas in Optimization, D. Corne, M. Dorigo, and F. Glover, Eds. New York: McGraw-Hill, pp.389-402, 1999.

    [61] B. Craenen and A. Eiben, “Stepwise adaption of weights with refinement and decay on constraint satisfaction problems,” in Proc. Genetic and Evolutionary Computation Conf., GECCO-2001, L. Spector, E. Goodman, A. Wu, W. Langdon, H.-M. Voigt, M. Gen, S. Sen, M. Dorigo, S. Pezeshk, M. Garzon, and E. Burke, Eds., pp.291-298, 2001.

    [62] E. Marchiori, “Combining constraint processing and genetic algorithms for constraint satisfaction problems,” in Proc. 7th Int. Conf. Genetic Algorithms, T. Bäck, Ed., pp.330-337, 1997.

    [63] J. Liu, H. Jing, and Y. Y. Tang, “Multi-agent oriented constraint satisfaction,” Artif. Intell., vol. 136, no. 1, 2002, pp.101-144.

    [64] at.gsia.cmu.edu/COLOR/instances.html


موضوع پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, نمونه پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, جستجوی پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, فایل Word پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, دانلود پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, فایل PDF پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, تحقیق در مورد پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, مقاله در مورد پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, پروژه در مورد پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, پروپوزال در مورد پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, تز دکترا در مورد پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, تحقیقات دانشجویی درباره پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, مقالات دانشجویی درباره پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, پروژه درباره پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, گزارش سمینار در مورد پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, پروژه دانشجویی در مورد پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, تحقیق دانش آموزی در مورد پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, مقاله دانش آموزی در مورد پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله, رساله دکترا در مورد پایان نامه ارائه مدلی برای حل مسائل ارضاء محدودیت با استفاده از سیستم های چند عامله

پایان نامه دریافت درجه کارشناسی ارشد ( M.S ) گرایش برق قدرت چکیده با گسترش روزافزون مصرف انرژی در جهان، توسعه شبکه های قدرت امری ضروریست. اما ایجاد خطوط انتقال جدید، مستلزم صرف زمان وهزینه های گزاف بوده ولذا درصورت امکان استفاده ازهمان خطوط با ظرفیت انتقال بالاتر بسیار مقرون به صرفه می باشد. امروزه سیستم شبکه های قدرت با مشکلاتی از قبیل ناپایداری ولتاژ با ریسک بالا و تلفات توان ...

پايان نامه دوره کارشناسي ارشد در رشته علوم اقتصادي بهمن 1393 چکيده پيش­بيني از ابزارها و راهکارهاي مؤثر به منظور برنامه­ريزي و تدوين روش­هاي مالي است. دقت پيش­بيني از مهم­

پايان نامه براي دريافت درجه کارشناسي ارشد رشته مهندسي صنايع گرايش صنايع- صنايع اسفند 90 چکيده امروزه با توجه به پيشرفت در تکنولوژي، جهاني‌شدن بازارها، تنوع­طلبي مشتريان و افزايش

پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد (M.A) رشته مدیریت بازرگانی، گرایش بازاریابی چکیده این پژوهش با عنوان «مقایسه‌ی تأثیر هوش هیجانی و هوش بازاریابی بر توفیق بنگاه‌های اقتصادی در بازاریابی» با این هدف کلی و 5هدف فرعی در سال 1391 در شهرک صنعتی بوعلی شهر همدان انجام شده است. این پژوهش یک مطالعه توصیفی-تحلیلی با روش پیمایشی از نوع علّی- مقایسه­ای است. جامعه آماری تحقیق شامل ...

پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد در رشته برق گرایش قدرت چکیده : تولید انرژی الکتریکی برای سیستم‌‌های قدرت با هدف کمینه‌سازی کل هزینه تولیدی برای واحدهای فعال موجود در شبکه قدرت، از مهمترین مباحث برای سیستم­های مدرن امروزی است. به بیانی دیگر هدف از توزیع اقتصادی بار، برنامه­ریزی بهینه و مناسب برای واحدهای تولیدی با در نظر گرفتن عوامل و محدودیت­های غیر خطی موجود در شبکه ...

  پايان‌نامه جهت اخذ درجه کارشناسي ارشد مهندسي صنايع پائيز 1392 چکيده در طي سال‌هاي گذشته، تلاش‌هاي زيادي به جهت کاهش هزينه حمل و نقل با استفاده از مدل‌هاي متفاوت

پايان نامه مقطع کارشناسي رشته مهندسي مکانيک سال 1386 چکيده: در اين پروژه، ورودي‌ها و خروجي‌هاي يک سيستم چند ورودي و چند خروجي غير خطي، براي ايجاد يک مدل ديناميکيِ هوشمند، استفاد

دریافت درجه‌ی کارشناسی ارشد در رشته مهندسی برق گرایش الکترونیک چکیده مکانیزه کردن ادوات، یکی از مهم ترین و گسترده‌ترین زمینه‌هایی است که در فرآیندهای تولید استفاده می‌شود. با توجه به پیچیدگی و عدم اطمینان از فرآیندهای ماشین‌کاری، اخیراً تکنیک‌های محاسبات نرم[1] مبتنی بر مدل‌های فیزیکی برای پیش‌بینی عملکرد ماشینکاری فرآیندها و بهینه سازی آنها به روش‌های متداول ترجیح داده شده‌اند. ...

پایان نامه‌ی کارشناسی ارشد رشته‌ی مهندسی نقشه برداری گرایش سنجش از دور چکیده به ‌روزآوری پایگاه‌ های داده زمینی در محیط شهری کاری سخت و پر هزینه می‌باشد. تکنیک‌های سنجش از دور ماهواره‌ای به طور وسیعی در استخراج و کنترل تغییر پوشش زمین در مقیاس‌های مختلف مورد استفاده قرار گرفته‌اند که منجر به ایجاد نتایج مفیدی شده‌اند. انجام این کار به کمک روشهای استخراج اتوماتیک تغییر آسان‌تر می ...

پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد جغرافیا و برنامه ریزی شهری چکیده یکی از موضوعاتی که بیشتر شهرهای جهان با آن دست به گریبان هستند، حوادث طبیعی است. با توجه به ماهیت غیرمترقبه بودن غالب حوادث طبیعی و لزوم اتخاذ سریع وصحیح تصمیم ها و اجرای عملیات، مبانی نظری و بنیادی، دانشی راتحت عنوان مدیریت بحران به وجود آورده است. یکی از اقداماتی که جهت مدیریت بحران صورت می گیرد ...

ثبت سفارش