स्वार्म इंटेलिजेंस और इवोल्यूशनरी कंप्यूटेशन का अंतर्राष्ट्रीय जर्नल

अमूर्त

सिम्बायोटिक लर्निंग और इवोल्यूशन के साथ मल्टी एजेंट सिस्टम पर दक्षता का विश्लेषण

मोहम्मद तोफज्जल हुसैन और कोटारो हिरासावा

मासबिओल (सिम्बायोटिक लर्निंग और इवोल्यूशन के साथ मल्टीएजेंट सिस्टम) पारंपरिक मल्टीएजेंट सिस्टम (MAS) में एक नई पद्धति है। मासबिओल में, एजेंट न केवल अपने लाभ और हानि, बल्कि विरोधी एजेंटों के लाभ और हानि को ध्यान में रखते हुए विकसित होते हैं। नतीजतन, मासबिओल नैश इक्विलिब्रिया से बच सकता है और पारंपरिक MAS की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त कर सकता है। दूसरी ओर, जेनेटिक नेटवर्क प्रोग्रामिंग (GNP) नामक एक नई विकसित विकासवादी कंप्यूटिंग तकनीक जिसमें निर्देशित ग्राफ-प्रकार की जीन संरचना होती है, एजेंटों के लिए आवश्यक खुफिया तंत्र को विकसित और डिज़ाइन कर सकती है। नतीजतन, GNP को MAS के एजेंटों में अनुकूलन समस्याओं के लिए उपयुक्त माना जाता है। इसलिए, इस अध्ययन में, गतिशील समस्याओं में मासबिओल की प्रभावशीलता और दक्षता का अध्ययन करने के उद्देश्य से, मासबिओल की विकासवादी विधि के साथ-साथ GNP की विकासवादी विधि का उपयोग करके एक परीक्षण बेड वार्ता मॉडल प्रस्तावित किया गया है। मासबिओल प्रणालियों के सहजीवी विकास द्वारा प्राप्त परिणामों की तुलना GNP विकास द्वारा प्राप्त परिणामों से की जाती है।