一种历史局部代价求解ADCOPs的算法

局部搜索算法是求解非对称分布式约束优化问题(asymmetric distributed constraint optimization problems, ADCOPs)的热点，然而此系列算法都未利用历史局部代价这一关键信息。提出了一种新的历史局部代价的算法(historical local cost, HLC),利用局部代价历史记录求解ADCOPs。HLC使用指数加权移动平均(exponential weighted moving average, EWMA)对局部代价进行模拟更新，并引入了种群机制对其充分模拟和搜索更广的解空间，从模拟局部代价的有效性和种群作用的优越性进行了理论分析。实验结果表明：HLC比最先进的ADCOPs非完备算法有更高质量的解。