基于任务分配协作机制的多机器人协作机制研究

该文以多机器人协作机制为研究对象,在传统合同网方法的基础上提出一种改进式合同网算法,即合同-熟人网机制.合同网方法对通信比较敏感,特别是合同协商过程中的通信失效或者部分消息丢失,甚至可能导致系统整体失效;熟人网的响应速度将受到一定影响.因此该文结合两种方法提出了一种更能适应动态环境的任务协作机制,该方法基于合同网并结合熟人协作机制来解决动态环境下全局与局部的动态任务分配机制.最后该文利用仿真实验,通过MATLAB7.0与VisualC++6.0仿真证明提出的改进式合同法的有效性.     

基于改进合同网的复杂装备故障诊断方法

针对复杂装备故障诊断任务分配与结果融合问题,给出了地空导弹故障诊断任务模型的描述,将案例推理与合同网任务分配方法相结合,弥补了合同网对经验知识利用不足的弱点;对传统合同网的任务分配方法进行了改进,给出了具体的算法流程描述,对招标范围和中标评估策略进行了深入研究;针对多资源参与下故障诊断结果冲突的情况,将诊断结果模糊融合算法进行了改进,实例融合结果表明其能有效修正群体决策中的偏差。     

一种协同诊断的任务协作规划方法

在多诊断资源协同诊断领域,由于装备复杂性和诊断资源异构性,诊断任务分配应具有自适应性.提出了一种动静态集成的协同诊断任务分配方法.在静态任务分配中,以装备的定性模型和模糊关系矩阵建立了诊断任务关系模型,通过改进D算法实现诊断路径规划,运用多约束整数规划进行资源配置;在动态诊断任务分配方法中,引入了基于效用和协商的扩展合同网方法.最后,通过工程装备的诊断事例验证了分配方法的有效性,并通过结论总结和延伸了该方法.     

面向海洋空间数据集成的多Agent任务分配机制

对于海洋空间数据集成任务的合理分配是实现海洋空间数据资源有效利用的关键技术.本文在传统合同网的基础上,将空间尺度、时间粒度等因素作为综合评价标准,并利用“数字海洋”中海洋空间数据的分布式区域管理特点,设计一种面向海洋空间数据集成的多Agent任务分配机制,解决了传统合同网广播招标所造成的通信负担等问题,从而提高海洋空间...     

多Agent系统中任务分配问题的分析与建模

针对多Agent系统(MAS)内外环境变化所产生的不确定性和任务分配序列决策的要求,利用马尔科夫决策过程(MDP)模型对MAS中的动态任务分配问题进行了分析和建模.其中,状态空间由各Agent的当前负载和待分配的任务组成,每一状态下有多种任务分配方案,利用迭代方法可以获得最佳的任务分配方案以实现系统长期收益最大化的目标.仿真实验表明,MDP模型可以合理地模拟MAS中任务分配的运作过程,并在小规模环境下方便地获取最优任务分配策略.     

智能环境下移动机器人任务规划与执行系统架构设计

针对移动机器人的应用需求,研究并建立与人共存智能环境中对人友好的通用任务规划与执行系统(HFPES)的模型与架构,包括建立分布式机器人系统的MAS模型.在完全分布式结构的基础上,加入集中式结构的优点,引入复合Agent和移动Agent概念,建立一种高可靠性的分布式机器人系统的多Agent结构.同时针对系统中机器人智能体给出其Agent建模的分层混合结构,包括任务计划层、任务分配层、IAAs管理层、自主规划层和构件管理层,并采用多Agent协商的方法进行任务规划分配,有效解决了环境动态未知性带来的问题.通过这种任务分配、执行方式可以最大程度上实现智能构件环境下机器人系统的自主运行,增强系统的稳定性和可靠性.     

敏捷制造系统的多Agent结构与调度方法研究

敏捷制造系统应具有实现动态重构、通过网络对外交流和对外合作功能。该文设计了分布式多代理车间调度系统的体系结构,分析了当前研究较多的几种调度算法的局限性,特别是传统合同网协议及其限制,从车间内部和企业间两个方面分析了基于扩展CNP的制造单元调度过程和方法。针对企业间任务分配设计了一种多阶段、多任务的扩展合同网调度方法。     

一种多UAV混合动态任务分配方法

该文研究了战场环境下突发新任务的多无人机(UAV)动态任务分配问题,围绕任务分配过程中的时间复杂度和通信复杂度要求,在对任务及无人机分组的基础上,建立了无人机及无人机组执行任务的状态信息描述模型。提出了一种多UAV混合动态任务分配方法,将原问题分解为分组级任务分配和组内成员级任务分配两个层次,分别采用改进的粒子群改进鱼群算法(PSO-FSA)和分布式拍卖算法进行求解。仿真实验表明,该文方法能够降低任务分配问题求解的规模,具有低时间复杂度和低通信复杂度的特点,是一种有效的动态任务分配方法。     

多基地多UCAV任务分配建模及求解方法

为有效求解多基地情形下的无人作战飞机(UCAV)任务分配问题,在考虑任务收益、任务负载以及时间因素的条件下,建立了多基地多无人作战飞机的任务分配模型,并提出采用初始分配和动态分配相结合的求解方法.为提高初始任务分配问题的求解效率,将量子遗传算法融入了扩展紧致遗传算法的边缘积模块思想中,提出一种分布估计量子遗传算法(ED-QGA),用于初始全局最优分配,当出现突发动态任务时,采用合同网进行分配方案的局部调整.最后对提出模型和算法进行了仿真分析.结果表明,相比基于种群的增量学习算法和多粒度的量子遗传算法,分布估计量子遗传算法求解获得效能值分别提高了33. 4%和7. 2%,与基本合同网和扩展合同网相比,效能值分别提高了9. 2%和5%,因此能够有效提高UCAV整体作战效能.     

基于多Agent系统的物流供应链任务分配模型设计

针对传统的物流供应链任务分配模型存在的任务成本过高的问题,设计了基于多Agent系统的物流供应链任务分配模型。首先对物流供应链任务以树状图的形式进行分解,然后对任务中存在的变量进行计算。依据获得的任务变量确定函数约束,得出具体的任务分配计算函数。在此基础上,采用Agent结构来进行运算执行,将设计的函数导入结构中,实现对任务分配模型的设计。对某供应工程中的任务进行模拟分配,实验结果显示,在实现任务的最低需求的条件下,该模型完成分配任务的成本低于传统模型,满足设计初衷。     

基于评价函数的动态协同任务调度算法

针对复杂网格环境中节点资源动态变化及大量任务协作访问的问题,提出一种基于评价函数的动态协作任务调度算法.该算法通过为网格中的协作任务与协作成员建立随时间变化的任务评价函数和协作成员评价函数,实现动态网格环境中的任务协同调度.理论分析与仿真实验表明：与基于合同网的分布式合作调度算法相比,本算法能够减小系统开销,提高资源分...     

基于合同网的作业车间分布式合作调度策略

本文在利用面向对象(Object-Oriented)的表达方法描述作业车间生产调度模型的基础上,提出一种基于合同网(Contract-Net)的分布式合作调度策略.     

An extension of contract net protocol with real time constraints

The contract net protocol has developed to specify problem solving communication for nodes in a distributed problem solving. Task distribution is affected by a negotiation process, a discussion carried on between nodes with tasks to be executed and nodes that may be able to execute those tasks. In contract net protocol, once negotiation successes, the task execution is assumed to success. However, in real world, even though a task is awarded to successfully bidding nodes, it may be delayed. Such delay may badly propagate in whole system. Here, we introduce real-time constraints into contract net protocol to manage task execution for avoiding the task's delay, or even though being delayed, the failure cannot propagate to whole system. In this paper, we first present a real-time contract net protocol which is an extension of contract net protocol with real-time constraints for distributed computing. Our proposition extends the basic negotiation protocol to negotiation and controlling execution of task. The controlling process is based on task deadline time we also present an extension of the internode language of contract net protocol specification with real-time constraints Li Qiaoyn, born in Jan. 1965, Lecturer     

基于扩展合同网的协同设计任务分配机制研究

针对网络化产品协同设计过程的任务分配机制进行研究,在分析了已有合同网任务分配机制的基础上,通过引进时间令牌和缓冲池策略,对合同网机制进行扩展,提出了一种基于时间令牌和缓冲池机制的协同设计任务分配方法,给出了任务分配协作过程中的协商策略和基于投标信息的综合多因素决策评价算法。最后通过实例验证了所提方法的可行性,更适用于协同设计任务分配的实际情况。     

网格环境下的高效动态任务调度算法

网格系统具有异构性、动态性和分布性，这使得网格中的任务调度变得十分复杂，要求调度算法具有动态性和自适应性．文中将群体智能技术引入网格的任务调度中，针对一组相互独立的任务调度问题，提出了一种新的动态任务调度算法．该算法利用蜂群与环境的交互模型来实现网格中动态的任务分配；同时根据蜂群的自组织社会层次的概念，解决了算法中出现的竞争问题．实验结果表明，相比于现有的方法，该算法对于网格中的动态环境具有更好的适应性，且调度性能更优．     

非精确情报信息环境下跨域无人集群动态目标分配算法研究

针对非精确情报信息环境下跨域无人集群动态目标分配问题的算法进行了研究。首先,描述了一个实际的跨域无人机群作战场景,并对由于探测信息不精确性带来的目标位置和火力单元落点的不确定性进行了分析,在此基础上建立了目标预分配的概率模型,并设计改进的离散多目标粒子群算法求解;其次,针对作战环境中实时出现的新目标,提出了基于市场机制的合同网目标重分配算法,实时更新目标分配方案;最后,通过实验仿真验证了所提算法的有效性。     

基于多Agent和合同网的敏捷制造单元调度

分析了敏捷制造单元调度问题的特点,以构造的基于多Agnet技术的控制系统为基础,提出了采用分布式人工智能和协同式求解策略来解决敏捷制造单元调度问题,采用合同网技术与启发式规则相结合的方法,把传统的集中和自上而下的求解过程转化为分布的和自下而上的求解过程,保证能够有效地解决敏捷制造单元的调度问题。     

基于多Agent的机场场面冲突检测与解脱算法研究

为了减少机场场面运行冲突,提高机场场面运行效率,提出了基于多Agent的场面冲突检测与解脱算法。该算法以多Agent技术建立场面资源Agent和飞机Agent模型,采用基于滑行路径和实时运动的方法来进行冲突检测,以及通过合同网协作模型进行冲突解脱。最后依据该算法进行仿真分析,验证了该算法的有效性和可行性。     

位置/力的自学习混合控制及其应用

综合了Raibert和Craig提出的机器人位置/力的Hybrid Control及Yoshikawa提出的机器人动态混合控制算法的基本思想,针对作业环境及其力学扰动难以辨识及机构振动等问题,提出了基于机器人装配作业的PI自学习混合控制方法,并根据此方法实现了三自由度机器人的圆柱二维插入作业。实验结果表明,该方法可以有效地实现机器人的销孔装配作业并抑制或缓冲机构的振动现象。     

面向目标跟踪的传感器网络协同调度策略及拓扑控制

设计开发了基于扩展卡尔曼滤波估计理论的分布式传感器网络目标跟踪算法,给出了基于邻居节点集的协同调度策略和采用退避机制的AODV拓扑控制策略,实现了分布式环境下任务节点的和拓扑结构的动态自适应切换。通过研制融合了MicaZ原型节点和超声波传感器的自制硬件节点,实现了对移动目标的跟踪和定位,验证了所提出算法的正确性。