基于多智能体强化学习的多机器人协作策略研究

研究了一种基于智能体动作预测的多智能体强化学习算法. 在多智能体系统中,学习智能体选择动作不可避免地要受到其他智能体执行动作的影响,因此强化学习系统需要考虑多智能体的联合状态和联合动作.基于此,提出使用概率神经网络来预测其他智能体动作的方法,从而构成多智能体联合动作,实现了多智能体强化学习算法. 此外,研究了该方法在足球机器人协作策略学习中的应用,使多机器人系统能够通过与环境的交互学习来掌握行为策略,从而实现多机器人的分工和协作.     

流程工业多智能体系统协调控制

以典型的流程工业过程为对象,结合分布式工业过程控制的特点,分析了多智能体应用于复杂工业过程控制的可行性、必要性;提出了一种基于工业过程控制的多智能体系统的体系结构及其协调控制过程.板带热连轧机过程控制是典型的分布式过程控制对象,文章从综合控制的角度出发提出热连轧机工业生产过程多智能体系统的体系结构,给出了体系结构中各功能模块的组成及其处理过程,并重点分析了轧钢过程中精轧机组中板形和板厚控制的协调过程.     

RoboCupRescue Agent仿真中的多智能体协作方法

对RoboCupRescue智能体仿真系统内的多智能体协作问题进行了研究和分析,提出一种由多种评价模型和协作方式组成的协作方法,并从同类和异类智能体两个方面给出了具体的实现.该实现主要采用了人工免疫控制、静态分配与动态调整结合以及基于共识的分布式控制等方式.在仿真测试中,各类智能体通过相互协作有效完成了灾难环境中的救援任务.     

基于智能体的多移动机器人群集编队控制系统

群是一种普遍存在的自然现象,群集编队控制是模拟自然界中生物聚合运动的新型分散式控制方法。提出了一种基于智能体的有leader的群集控制算法。在此基础上,引入“虚拟力”的概念,运用动力学原理设计了由智能体到移动机器人的控制转化方法,并实现了一个实用化的多移动机器人群集控制系统。移动机器人群编队实验验证了该方法的有效性。     

基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法

通过建立交通信号控制智能体BDI模型,提出了一种基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法.通过相邻路口信号控制智能体的信息交互和协调,在确保路口绿灯时间利用率较高的前提下,尽量使相邻路口驶来的车队不停车地通过路口.编制交通控制微观仿真软件,在一个由8个路口组成的交通网络中对多种信号控制方式进行仿真实验,实验结果表明这种新控制方法的控制效果明显优于传统的定时控制和感应控制方式.     

基于状态预测的多智能体动态协作算法

针对复杂动态环境下的多智能体协作问题,提出基于信息处理和状态预测的优化动态协作算法.充分考虑其它智能体对环境的影响,采用重要度函数和信息处理方法,对协作所需信息进行筛选和处理.通过引入状态预测算法,在多智能体动态协作过程中对智能体的行为和系统的状态进行预测,以实现协作结构的在线调整,使得多智能体能在内部以新的控制任务或新的平衡状态为目标,进行联合行动的动态协作.通过在典型的复杂动态MAS研究平台--机器人救援仿真比赛系统中应用,验证了该算法的有效性.     

时滞多智能体系统关于参考状态的信息一致性

研究了具有参考状态的有向通信时延多智能体系统的信息一致性问题.提出了适用于可连续通信并有通信时延的有向多智能体系统关于参考状态的一致性算法,严格推导了多智能体系统在该算法作用下达到信息一致性的充分性判据,最后以水下无人航行器协同作战为背景,仿真验证了所提出的一致性算法和判据的有效性.     

传染病时空传播的多智能体仿真研究

提出基于多智能体系统的传染病时空传播仿真模型,并在Swarm平台上模拟流感的时空传播过程.模型主要由智能体属性规则的定义、移动规则、邻域和状态转换规则等几部分组成,其中如何确定智能体间的状态转换规则是模型的核心.模型考虑了易感者智能体对感染的"记忆"能力以及感染剂量随时间的衰减效应,并引入个体间的空间距离指数参数,从时空两方面研究传染病的传播特征.     

多智能体系统分布式控制的研究新进展

多智能体的运动协调和覆盖协调问题是多智能体系统的协调控制研究中的两个基本问题.综述当前这两个问题研究的主要内容及相应的主要结果,同时给出了仍然需要解决的问题和可能的研究方向.     

基于多智能体的自主移动机器人混合式体系结构

针对自主移动机器人系统的设计需求提出了一种基于多智能体的混合式体系结构,统一规划了机器人系统的软硬件结构,在该体系结构中设计并实现了硬件接口、慎思式和反应式三种智能体,提出使用多样化的信息组织形式,增强了系统的自适应能力和易扩展性。在具体的物理实现上采用了基于CAN总线的控制结构,并对各组成部分给出了详细的描述。测试结果证明了本移动机器人系统设计的可行性和高效性。     

基于协进化方法的多智能体协作系统体系结构及其仿真框架

通过分析多智能协作问题的研究现状，借鉴自然界中物种之间协同进化机制而得到的协进化计算思想，提出了基于协进化机制的多智能体系结构和协作方法，介绍了协作化智能体的分层设计方法，协进化智能体之间以及智能体与环境之间的交互过程，并设计了基于协进化方法的多智能体系协作系统仿真框架，以多武器平台协同的控制对抗仿真系统为背景进行了实验研究。     

面向联合战斗仿真的多Agent协作体系研究

基于多Agent理论对战术级联合作战系统进行建模仿真,不仅可以充分利用Agent的描述能力对单个参战单元进行建模,而且可以利用多Agent协作模拟大量战斗单元的协同作战行为.所研究的协作体系主要面向信息化战争条件下的自同步作战仿真.首先对自同步作战的概念、特点以及需求等进行了讨论,以指导多Agent协作体系的开发,然后研究了一套适合于多Agent自主协同的协作体系.其目的是用于自同步作战仿真,从而用于联合作战协同方式方法的预先研究.     

多Agent协作的拼配类决策支持系统研究与实现

在分析和获取拼配经验知识的基础上，建立了一种基于Agent协作的拼配类决策支持系统，即在知识和数据表达，以及拼配模型建立的基础上，通过创建控制Agent(CA)和执行Agent(EA)来实现知识与模型结合、计算与推理并行、协作交互控制的分布式处理机制，完全符合实际拼配的要求。文章阐述了系统的构成，知识与数据的表示，拼配算法模型的建立、协作交互处理的流程等，最后给出了系统在出口茶叶拼配中的应用。     

动态联盟与企业敏捷性研究

立足于敏捷性的观点 ,利用 Rick Dove提出的敏捷性评价指标 ,对动态联盟影响企业敏捷性的机制进行了分析 ,并从技术和管理角度研究了组织结构对于动态联盟敏捷性的影响 ,论证了星型结构作为动态联盟技术组织模式的合理性 ,探讨了敏捷制造的思想对于我国企业的启示和影响.     

非线性多智能体网络的分布式包容控制

针对具有本质非线性动态的多智能体网络,研究分布式包容控制问题.假设只有部分个体已知领航者信息,依据相对位置和速度信息设计分布式控制律.基于代数图论、矩阵理论和Lyapunov稳定性分析方法,得出非线性网络实现渐近包容控制的充分条件.当跟随者之间有向强连通且每个跟随者都至少存在一个领航者与其通信,可选取合适的控制增益使得跟随者渐近收敛到由多个领航者所围成的静态凸包中.仿真实例验证了理论分析的正确性和有效性.     

基于生物免疫机制的复杂系统健康监测与评估

生物免疫机制的模拟与实现对复杂系统的健康状态监控有重要的现实意义。分析了免疫的机制和特点，构建了基于多Agent的分布式免疫机制模拟结构模型，并给出了免疫Agent的逻辑结构模型，模拟生物免疫机制对故障进行监测、诊断和学习。在此基础上以一实际的柔性制造系统为背景进行了应用研究，给出了故障识别及其影响评估方法，可作为系统协调控制的依据，仿真试验表明该方法是有效可行的。     

基于Multi-Agent的面向过程混杂系统的集成技术

基于 Multi-Agent提出了面向过程的混杂系统的集成框架 ,设计了用于该框架的单个 Agent的基本模型 ,分析了异构 Agent之间的关系 ,给出了一种新颖的 Agent变迁策略 .该框架能有效地刻画复杂过程控制系统的动态行为 ,便于系统的分析和设计 .     

面向柔性制造系统的统计质量控制

分析了传统控制图应用于柔性制造系统存在的问题和不足 ,提出了一种新的用于小批量生产质量控制的单值控制图 ,它采用可变的控制界限方法 ,所建立的控制界限不受样本数量的限制 ,从而使它在柔性制造系统中得到有效的运用 .