萬(wàn)方數(shù)據(jù)萬(wàn)方數(shù)據(jù)萬(wàn)方數(shù)據(jù)萬(wàn)方數(shù)據(jù)萬(wàn)方數(shù)據(jù)第５期楊件等：基于闋值和可用度的合同網(wǎng)協(xié)議改進(jìn)方案研究（３）行一１５０，ｍ＝５０，１００，２００，６００，８００，１２００。更多地交給非最優(yōu)的參與者去完成，故完成質(zhì)量會(huì)降低。盡管如此，與在信息量和模擬時(shí)間上的大幅提升相比，任務(wù)完成質(zhì)量的降低幅度非常小。因此，從整體上講，系統(tǒng)的性能還是得到了很大的提升，故本文改進(jìn)方案是有效的。７０．０６０．０限于篇幅，本文只給出第三組的模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果，如表２所示（其中模擬時(shí)間的單位為ｍｓ）。表２參與者數(shù)量Ｉｌｔ－＝１５０時(shí)的模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)起者數(shù)量ｍ統(tǒng)計(jì)變量ＣＮＣＰ改進(jìn)的ＣＮＣＰ改善比率／％５０．Ｏ鬟４０．０墊３０．０２０．０１０．Ｏ０．Ｏ２０５０１００２００４００８００１０００發(fā)起者數(shù)量小—●一信息量減少比率－Ｉ－模擬時(shí)間減少比率★平均質(zhì)量減少比率圖３７０．Ｏｎ＝５０時(shí)信息量、模擬時(shí)問(wèn)和任務(wù)平均質(zhì)量減少率的變化趨勢(shì)６０．Ｏ５０．０槳４０?０墊３０．ｏ２０．Ｏ１０．０３．２實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析與討論３，２．１趨勢(shì)分析從表２中的數(shù)據(jù)可以得出結(jié)論，與原始ＣＮＣＰ相比，改進(jìn)的ＣＮＣＰ在系統(tǒng)信息量和模擬時(shí)間上都有不同程度的大幅改善，但任務(wù)的平均完成質(zhì)量卻有小幅的降低。圖３～圖５分別繪出行為不同值時(shí)三組數(shù)據(jù)減少率的變化趨勢(shì)圖。從三幅圖中可以看出，信息量和模擬時(shí)間的減少率在ｍ一５０和ｍ一１００時(shí)都在１０％～３０％之間，隨著ｉｒｒ／的增加而增加達(dá)到一個(gè)位于６０％左右的峰值后，都穩(wěn)定在４０％～５０％之間。而任務(wù)平均質(zhì)量的減少率，從ｍ一５０到優(yōu)一１Ｘ０．０５０１００２００４００８００ｌ０００ｌ２００發(fā)起者數(shù)量?jī)?cè)◆信息量減少比率１卜模擬時(shí)間減少比率—●ｒ平均質(zhì)量減少比率圖４７０．Ｏ６０．０ｎ＝ｌＯＯ時(shí)信息量、模擬時(shí)間和任務(wù)平均質(zhì)量減少率的變化趨勢(shì)５０．０４０．ｏ簍３０．ｏ２０．ｏ１０．００．０５０ｌｏｏ２００，一直處于０％～１０％之間。因此可以得出結(jié)論：當(dāng)發(fā)起者數(shù)量和參與者數(shù)量達(dá)到１０２級(jí)時(shí)，本文提出的改進(jìn)方案可以明顯減少系統(tǒng)信息量，提高協(xié)商效率，而只是小幅度地降低了任務(wù)平均質(zhì)量。任務(wù)平均質(zhì)量降低的主要原因是為參與者投標(biāo)設(shè)置了閾值。設(shè)置閾值之后，參與者投標(biāo)數(shù)量會(huì)大幅減少，即發(fā)起者收到的標(biāo)書(shū)數(shù)會(huì)大幅減少，發(fā)起者選擇最優(yōu)的任務(wù)完成者的可能性就會(huì)有所降低，任務(wù)會(huì)２００６００８００１０００ｌ２００發(fā)起者數(shù)量Ⅲ－Ｏ－信息量減少比率ｔ模擬時(shí)間減少比率—●廣平均質(zhì)量減少比率圖５ｎ＝１５０時(shí)信息量、模擬時(shí)間和任務(wù)平均質(zhì)量減少率的變化趨勢(shì)３．２．２峰值分析從以上三幅圖中可以看到，信息量和模擬時(shí)間的減少率都出現(xiàn)了各自的峰值，分別出現(xiàn)在ｍ＝２００，ｍ萬(wàn)方數(shù)據(jù)１０２２計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)［４３第１５卷＝４００和ｍ一６００時(shí)。多次模擬實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，出現(xiàn)峰值是必然的。經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的觀察和對(duì)ＣＮＣＰ運(yùn)行機(jī)制的分析，可以得出峰值出現(xiàn)的原因如下：本模擬實(shí)驗(yàn)在初始化參數(shù)時(shí)在［２，６］內(nèi)產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)整數(shù)，作為參與者的能力值ｃ，由于隨機(jī)產(chǎn)生的數(shù)字基本在［２，６］內(nèi)平均分布，所有參與者的能力平均值為（２＋６）／２＝４，能力總和為４×翹。這樣，當(dāng)參與者數(shù)量咒不變時(shí)，隨著發(fā)起者數(shù)量ｍ值的增加，會(huì)出現(xiàn)ｍ＝４×行的情況，此時(shí)發(fā)起者的任務(wù)數(shù)等于所有參與者的能力數(shù)之和，即參與者的總能力正好完成所有任務(wù)。ｍ－－－－４×咒的情況正好對(duì)應(yīng)圖上的峰值，此時(shí)性能的改善幅度最大，既高于７ｎ明顯大于４ｘ靠時(shí)的情況（總能力相對(duì)于任務(wù)數(shù)是足夠的，發(fā)起者對(duì)參與者選擇的效率下降還不是很大），也高于ｍ明顯小于４×報(bào)時(shí)的情況（總能力相對(duì)于任務(wù)數(shù)是不足的，由于部分任務(wù)無(wú)法被完成，發(fā)起者必須重新進(jìn)行發(fā)布，使得信息量和模擬時(shí)間都有不同程度的增加）。ＦＩＳＨＥＲＫ，ＭＵＩ．ＬＥＲＪＰ，ＰＩＳＣＨＥＬＭ。ｅｔａ１．Ａｍｏｄｅｌｏｐｅｒａｔｉｖｅｆｏｒ”１ｓｔｌｎ－ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｑｇｏｆｔｈｅｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＭｕｌｔｉ－ＡｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓ（ＩＣＭＡＳ）．ＭｅｎｌｏＰａｒｋ，ＣａＬ，ＵＳＡ：ＡＡＡＩＰｒｅｓｓ，１９９５：１０９－１１６．［５３ＧｕＥＳｓＯｕＭＺ，ＦＡＣＩＮ，ＢＲＩＯＴＪＰ．Ａｄａｐｔｉｖｅｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅｍｕｌｔｉ—Ａｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍｓ－ｔｏｗａｒｄｓａｆａｕｌｔ－ｔｏｌｅｒａｎｔｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔｐｌａｔｆｏｒｍｍ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ４ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｏｎＷｏｒｋｓｈｏｐｇｅｎｔＳｏｆｔｗａｒｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｆｏｒＬａｒｇｅ－ＳｃａｌｅＭｕｌｔｉ－Ａ—Ｐｒｅｓｓ，２００５ｔＳｙｓｔｅｍｓ．ＮｅｗＹｏｒｋ，Ｎ．Ｙ．，ＵＳＡ：ＡＣＭ６Ｚ一６７．［６］ＰＯＰＯＶＫ，ＶＬＡＳＳＯＶＶ，ＲＡＦＥＡＭ，ｅｔａ１．ＰａｒａｌｌｅｌＡｇｅｎｔ－ｂａｓｅｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｃｅａｓｉｎｇｏｎａｃｌｕｓｔｅｒｏｆｗｏｒｋｓｔａｔｉｏｎｓ口］．ＰａｒａｌｌｅｌＰｒｏ－Ｌｅｔｔｅｒｓ．２００３，１３（４）ｌ６２９—６４１．ａｌＹ－［７］ＣＡＢＲＩＧ，ＦＥＲＲＡＲＩＬ，ＺＡＭＢＯＮＥＩ，ＬＩＦ．Ｒｏｌｅ－ｂａｓｅｄｐｒｏａｃｈｅｓｆｏｒｇｅｎｔｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓｉｎｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅｍｕｌｔｉ－。Ａ‘－ｓｙｓｔｅｍｓ［ＥＢ／ＯＬ］．［２００８－０４－０１］．ｈｔｔｐ：／／ｐｏｌａｒｉｓ．ｉｎｇ．ｕｎｉｍｏ．ｉｔ／ｚａｍｂｏｎｅｌｌｉ／ＰＤＦ／ＳＥＬＭＡＳ０３．ｐｄｆ．［８］ＧＡＳＳＥＲＬ，ＫＡＫＵＧＡＷＡＫ．ＭＡＣＥ３Ｊ：ｆａｓｔｆｌｅｘｉｂｌｅｄｉｓｔｒｉｂ－ｕｔｅｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｌａｒｇｅ－ｇｒａｉｎｍｕｌｔｉ—Ａｇｅｎｔｅｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅｌｓｔｓｙｓｔｅｍｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏ—ｏｎＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｉｎｔＭｕｌｔｉ—ＡｇｅｎｔＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＡｕｔｏｎｏ—Ｙｏｒｋ，ｍｏｕｓＡｇｅｎｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓ：Ｐａｒｔ２．Ｎｅｗ４結(jié)束語(yǔ)［９１Ｎ．Ｙ．，ＵＳＡ：ＡＣＭＶＡＮＰｒｅｓｓ，２００２：７４５－７５２．ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅＨ，ＰＡＲＵＮＡＫＤ．Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｌ本文在深入分析ＣＮＣＰ運(yùn)行機(jī)制的基礎(chǔ)上，提出了一種基于投標(biāo)閾值和可用度的改進(jìn)方案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該改進(jìn)方案是有效的。盡管本文實(shí)驗(yàn)只是針對(duì)Ａｇｅｎｔ數(shù)量為１０２時(shí)的情況，但從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出，隨著發(fā)起者數(shù)量的進(jìn)一步增加，改進(jìn)方案仍是可用的。本文研究結(jié)果在ＬＳＭＡＳ的系統(tǒng)分析、設(shè)計(jì)等方面具有一定的指導(dǎo)意義。合同網(wǎng)協(xié)議的改進(jìn)問(wèn)題是ＭＡＳ的研究熱點(diǎn)之一，本文只是針對(duì)單回合的多Ａｇｅｎｔ協(xié)商進(jìn)行研究，如何將其擴(kuò)展，并應(yīng)用到多回合協(xié)商中，是下一步的研究工作。另外，如何將協(xié)商協(xié)議與具體的ＬＳＭＡＳ結(jié)合，針對(duì)特定領(lǐng)域?qū)ζ溥M(jìn)行更好地改進(jìn)，以更好地改善實(shí)際應(yīng)用的效果，也非常值得研究。［１３］Ｉｎ］［１０］ｃｏｎｔｒａｃｔｎｅｔ［Ｍ］．Ｌｏｎｄｏｎ，ＵＫ：ＰｉｔｍａｎＰｕｂｌｉｓｈｅｒ，１９８７２８５－３１０．ｓＡＮＤＨｏＬＭＴ。Ａｎｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｔｏｃｏｌｂａｓｅｄｏｎｃｏｎｔｒａｃｔｎｅｔｐｒｏ。ｍａｒｇｉｎａｌｃｏｓｔｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓ［ＥＢ／ＯＬ］．［２００８—０４一０１］．ｈｔｔｐ：／／Ｉｓｉｒｗｗｗ．ｅｐｆｌ．ｅｈ／ｃｏｕｒｓｅｓ／ｄｉｐ／２００２ｗｓ／ｇｉｒｄｚｉ—ｊａｕｓｋａｓ－Ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ．ｐｄｆ．ＯＮＫＯＴ，ＨＩＲＡＫＩＫ，ＡＮＺＡＩｓｙｓｔｅｍｆｏｒｍｕｌｔｉ１９９３ｒｏｂｏｔＹ．ＬＥＭＭＩＮＧ：ａｌｅａｒｎｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＩＥＥＥ／ＲＳＪＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＲｏ—ｂｏｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓ．Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，Ｄ．Ｃ．，ＵＳＡｌＩＥＥＥ。１９９３：１１４１－１１４６．［１２］ＤＥＳＨＰＡＮＤＥＵ，ＧｕＰＴＡＡ，ＢＡＳＵＡ．Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｈａｎｃｅｍｅｎｔｏｆｉｎｓｔａｎｃｅ－ｂａｓｅｄａｃｏｎｔｒａｃｔｎｅｔｅｎ—ｐｒｏｔｏｃｏｌｂａｓｅｄｓｙｓｔｅｍｔｈｒｏｕｇｈＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎｌｅａｒｎｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＳｙｓｔｅｍｓ，ＭａｎａｎｄＣｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ－ＰａｒｔＢ，２００５，３５（２）：３４５－３５８．ｎｅｔｗｕＮＡＮＷ?ＸＩＡＯＪＩＮＧＷ，ＹＡＮＧＬ．Ｃｏｎｔｒａｃｔｃｏｌｕｓｉｎｇｐｒｏｔｏ－ｉｎ參考文獻(xiàn)：［１３ＳＭＩＴＨＲｆｕｚｚｙｃａｓｅｂａｓｅｄｒｅａｓｏｎｉｎｇ［Ｊ］．ＬｅｃｔｕｒｅＮｏｔｅｓＧ．Ｔｈｅｉｎａｃｏｎｔｒａｃｔｎｅｔｐｒｏｔｏｃｏｌ：ｈｉｇｈｌｅｖｅｌｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，２００５，３６１４（ｓ）：９４１－９４４．ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｐｒｏｂｌｅｍｓｏｌｖｅｒ［Ｊ１．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎ［１４］ＣＨＥＮＸｕｅｇｕａｎｇ，ＳＯＮＧＨａｉｇａｎｇ．ＦｕｒｔｈｅｒＰＡｃｏｎｔｒａｃｔｉｎｇｓｎｅｔｏｆＦＩ—ｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒｓ．１９８１，ｃ－２９（１２）：１１０４—１１１３．ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｐｌｕｓｏｎＤｏＡ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄ—［２］ＧＡＲＲＩＤＯＬ，ＳＹＣＡＲＡＫ．Ｍｕｌｔｉ—Ａｇｅｎｔｍｅｅｔｉｎｇｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ；ｏｆ２００４ＡＣＭＳｙｍｐｏｓｉｕｍＡｐｐｌｉｅｄＣｏｍｐｕｔｉｎｇ．ＮｅｗｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｒｅｓｕｌｔｓ［ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｎｏｆｔｈｅ１ｓｔＹｏｒｋ，Ｎ．Ｙ．，ＵＳＡ：ＡＣＭ。２００４：４５—５０．Ｍｕｌｔｉ—ＡｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓ．Ｍｅｎｌｏ［１５］ｓｃＨＩＬＬＯＭ，ＫＲＡＹｃ，ＦＩｓＨＥＲＫ．Ｔｈｅｌｅｍ：ａｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｐｒｏｂｌｅｍｏｆＤＡＩｅａｇｅｒｂｉｄｄｅｒｐｒｏｂ—ｓｏｌｕｔｉｏｎｓｏｎＰａｒｋ．Ｃａｌ．，ＵＳＡ；ＡＡＡＩＰｒｅｓｓ，１９９６：９５—１０２．ＤＨ．ＡｎＡｇｅｎｔ—ｂａｓｅｄａｎｄｓｅｌｅｃｔｅｄ［３］ＳＨＥＮＷｅｉｍｉｎ，ＮＯＲＲＩＥｄｙｎａｍｉｃｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇａｐｐｒｏａｅｈｆｏｒ［