基于E-CARGO 的角色依赖的团队多角色分配问题研究
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引用本文:毛文逸,谭文安,王依婷,张金,沈倩文,李子璇.基于E-CARGO 的角色依赖的团队多角色分配问题研究[J].上海第二工业大学(中文版),2024,41(4):406-416
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作者单位
毛文逸 上海第二工业大学a. 计算机与信息工程学院
 
谭文安 上海第二工业大学a. 计算机与信息工程学院
 
王依婷 b. 信息技术中心, 上海201209 
张金 上海第二工业大学a. 计算机与信息工程学院
 
沈倩文 上海第二工业大学a. 计算机与信息工程学院
 
李子璇 上海第二工业大学a. 计算机与信息工程学院
 
基金项目:国家自然科学基金项目(61672022, U1904186), 上海市研究生教育学会研究课题(ShsgeG202207) 资助
中文摘要:随着协同计算的不断进步, 环境- 类、Agents、角色、组和对象(environments-classes, Agents, roles, groups and objects, E-CARGO) 模型作为一种基于角色协同(role-based collaboration, RBC) 技术受到了广泛关注。通过对基于E-CARGO 的组多角色分配(group multi-role assignment, GMRA) 模型开展研究, 提出了一个普适度更高的角色依赖的团队多角色分配(team multi-role assignment with role dependency, TMRARD) 模型, 涉及到引入角色依赖关系和团队共同目标后, 如何将协作单元(Agents) 有效分配给角色, 以最大化群体表现与协同效应。将TMRARD 形式化建模, 针对角色依赖约束的复杂性, 对依赖输入规模进行合理性分析, 设计出基于混合整数线性规划(mixed-integer linear programming, MILP) 的Gurobi 求解策略, 并用仿真实验验证了该方法的有效性与鲁棒性, 在大规模和复杂约束情形下性能显著, 以期为协同计算的决策支持提供新的思路。
中文关键词:协同计算  角色依赖  团队多角色分配  混合整数线性规划  Gurobi 求解器
 
E-CARGO-Based Team Multi-Role Assignment Problem
Abstract:With the continuous progress of collaborative computing, the environments-classes, Agents, roles, groups and objects (ECARGO) model has received much attention as a role-based collaboration (RBC) technique. By carrying out research on the E-CARGObased group multi-role assignment (GMRA) model, a team multi-role assignment with role dependency (TMRARD) model with higher pervasiveness is proposed, which involves how to efficiently assign collaborative units (Agents) to roles to maximize group performance and synergistic effects after the introduction of role-dependency relationships and team common goals. The TMRARD is formally modeled, the scale of dependent inputs is rationally analyzed with respect to the complexity of role-dependent constraints, and the Gurobi solution strategy based on mixed-integer linear programming (MILP) is designed, and simulation experiments are conducted to verify the validity and robustness of the method, which has a significant performance under large-scale and complex constraints, with a view to providing a new way of thinking for the decision-making support of collaborative computing.
keywords:collaborative computing  role dependency  team multi-role assignment  mixed-integer linear programming  Gurobi solver
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