基于势函数的多智能体避撞队形控制

研究了一类多智能体系统的队形控制问题,改进了现有避撞势函数的构造方法.基于势函数的方法设计了控制策略,在控制策略的作用下,多智能体系统实现了期望的队形,避免了碰撞的发生.最后,仿真表明所提方法的可行性和有效性.     

带有领导者的多智能体避障队形控制

研究了一类带有领导者的多智能体系统队形控制问题,在实现期望队形过程中同时考虑避撞和避障问题.改进了现有避撞与避障势函数的构造方法,并基于势函数的方法设计了控制策略,在控制策略的作用下,带有领导者的多智能体系统实现了期望的队形和避撞、避障控制目标.最后,通过仿真说明所提方法的有效性和可行性.     

基于人工社会职位法自组织形成群机器人队形

针对群机器人自组织形成目标队形问题,借鉴人类在社会中求职的思想,提出一种自组织确定各机器人目标节点的方法——人工社会职位法;并结合该方法设计一种机器人自组织选择任务节点的调整算法。该算法可实时根据机器人探测到的信息,更换其下一时刻的目标节点,直至形成给定的几何队形为止。首先运用人工社会职位法的三个规则确定各机器人的下一个时刻对应的目标节点;然后人工力矩运动控制器驱动各机器人向自己的目标节点运动一步;下个时刻重复上述步骤,直到各机器人都到达一个不同于其他机器人的节点,从而形成目标队形。该方法不仅原理简单、计算量少;而且能较快速、合理的形成目标队形。Matlab仿真试验验证了该方法具有良好的可行性。     

基于多智能体的多变量DMC研究

结合递阶动态矩阵预测控制和多智能体技术 ,提出了一种多智能体多变量动态矩阵控制算法。在该算法中 ,控制对象的每个输出变量作为一个智能体 (Agent) ,使用CORBA将各个Agent集成为多智能体系统 ,并用π演算对多智能体系统的协调过程进行了描述。最后将该算法应用在制浆生产蒸煮过程 ,得到了较好的控制效果     

基于多智能体的交通干线动态智能协调控制

为减少干线上车辆的平均延误时间,提出了一种基于多智能体技术的动态双向绿波带智能控制算法。采用两层递阶结构和模糊逻辑对城市交通干线进行实时协调控制。上层是协调控制器智能体,根据一段时间内交通流数据计算干线上优化的公共周期时间和上下行相位差,下层是路口控制器智能体,确定每个周期内各交叉口的绿信比。周期依照关键路口饱和度的大小由模糊控制算法进行优化,而相位差根据上下行速度进行计算,绿信比基于历史和实时的交通数据确定。实例分析表明该双向绿波带控制算法能够有效减少车辆在干线上的平均停车次数。     

基于多智能体的可重构智能管理信息系统平台

提出了一种基于多智能体（MAS,Multi—agent system）管理信息系统层次的结构,定义了面向智能管理系统的10类智能体（Agent）,给出了各Agent间的协作关系与实现方式,构建了一个可重构的智能管理系统软件平台,最后结合实际工程项目给出了上述可重构平台实现的一个应用信息系统实例．     

基于人工社会职位法的群机器人自组织形成队形方法

针对群机器人自组织形成目标队形问题,借鉴人类在社会中求职的思想,提出一种自组织确定各机器人目标节点的方法——人工社会职位法,并结合该方法设计一种机器人自组织选择任务节点的调整算法。该算法可实时根据机器人探测到的信息更换其下一时刻的目标节点,直至形成给定的几何队形为止。首先运用人工社会职位法的三个规则确定各机器人的下一个时刻对应的目标节点;然后人工力矩运动控制器驱动各机器人向自己的目标节点运动一步;下个时刻重复上述步骤,直到各机器人都到达一个不同于其他机器人的节点,从而形成目标队形。该方法不仅原理简单、计算量少,而且能较快速、合理的形成目标队形。Matlab仿真试验验证了该方法具有良好的可行性。     

基于多智能体的火灾扑救智能决策方法

提出一种基于多智能体的火灾扑救智能决策方法．利用多智能体获取环境信息对火灾进程进行预测,搜索火点位置并实时跟踪火行为,基于案例推理方法自主地生成火灾扑救决策．仿真实验达到了预期效果,对火灾扑救指挥决策具有参考作用．     

基于多智能体系统的招标投标系统

探讨了智能体、多智能体系统(MAS)的体系结构,给出了一个多智能体系统的简单例子--智能招标投标管理系统.该系统建立在智能体模板JADE之上,通过该系统,一个企业可以向外发出招标信息,其他企业可对这个招标相应地发出投标请求,最后系统对各个投标进行比较筛选得出最优结果,并把结果发送回招标企业.     

基于多智能体的舆情预警系统研究

公共舆情可能引爆社会危机,实时舆情监测、提前预警,是维护社会公共安全的必要保障。舆情预警系统依靠成熟的技术,利用多智能体系统构建舆情预警系统有助于提高舆情监测、预警、处置过程的自动化程度,有助于提高决策层的舆情管理效率。     

基于多智能体的人事管理系统研究

现代人事管理系统需要集成数据库、知识系统、决策支持等异构部件,本文提出了基于多智能体的人事管理系统,以实现人事管理任务的分布式协作求解,分别描述了任务智能体、人事管理系统的结构,并讨论其运行过程.     

基于多智能体的城市交通仿真研究

多智能体模型是一种研究社会、经济、生态等复杂系统的动态研究方法,交通系统是一个具有随机性、动态性和自适应性等特征的开放的复杂系统。因此以多Agent技术为手段结合交通系统的组成和复杂性特征,利用基于Agent的计算机仿真通过模拟交通系统中个体的行为,可以让一群这样的个体在计算机所营造的虚拟环境下进行相互作用并演化,自下而上的涌现出整体系统的复杂性行为。借助Netlogo软件平台,利用Traffic Grid模型仿真研究了有人参与的交通仿真实验,获取了随着时间变化的车辆平均速度、平均等待时间等数据,根据其变化曲线为建设低碳交通和智能交通系统(ITS)提供决策。     

基于混合编码的多智能体遗传算法

为了提高多智能体遗传算法的收敛速度和全局寻优能力，将量子编码引入多智能体遗传算法中，对每个智能体同时采用量子编码和实数编码，以基于这两种编码方式的遗传算子同时进化来获得更快的收敛速度和更好的全局收敛性。仿真结果表明，此算法能更快地收敛到全局最优解。     

基于多智能体技术的搜索引擎系统

介绍了基于多智能体技术的搜索引擎系统，包括该系统的组织和结构问题、定义问题、通讯问题、协作问题。     

基于多智能体技术的虚拟企业任务调度

采用多智能体技术构建了虚拟企业任务调度运行模型,该模型包括管理智能体、任务智能体、资源智能体等.针对模型中的调度优化问题,以资源智能体所承担的生产任务为对象,综合考虑资源智能体自身已确定的生产任务、完成虚拟企业生产任务所需作业时间及转运时间等因素,建立了以制造时间最小化为目标的优化调度模型,并给出了粒子群优化求解算法.最后以工业机械手制造实例说明了任务调度模型及求解算法的有效性.     

基于多智能体的虚拟企业任务调度研究

采用多智能体技术构建了虚拟企业任务调度运行模型,该模型包括管理智能体、任务智能体、资源智能体等。针对模型中的调度优化问题,以资源智能体所承担的生产任务为对象,综合考虑资源智能体自身已确定的生产任务、完成虚拟企业生产任务所需作业时间及转运时间等因素,建立了以生产延续时间最小化为目标的优化调度模型,并给出了粒子群优化求解算法。工业机械手实例说明了任务调度模型及实现方法的有效性。     

基于多智能体的智能机器人分布式控制系统

在研究多智能体技术基础上，提出了一种基于分布式黑板和多智能体系统的类人智能机器人控制系统体系结构，并根据系统要求规划出具有不同功能的多个智能体，系统地分析了该控制系统中各个智能体的功能特点以及它们之间的协作关系，以运动控制接口的编制为例，介绍了CORBA技术在实现该软件系统中的方法，轴孔装配作业实验结果表明，本文提出的体系结构是可行的，采用CORBA技术和多智能体技术能有效地实现预定的装配任务。     

基于动态Leader多机器人队形控制

采用基于Leader的队形控制算法与队形动态调整相结合的策略,增强多机器人队列处理突发事件的能力,在该算法的基础上,又结合了机器人角色转换方法,更好地完成了协作任务。仿真试验验证了算法的有效性。     

基于改进SNN-HRL的智能体路径规划算法

针对SNN-HRL等传统Skill discovery类算法存在的探索困难问题,本文基于SNN-HRL算法提出了融合多种探索策略的分层强化学习算法MES-HRL,改进传统分层结构,算法包括探索轨迹、学习轨迹、路径规划三层.在探索轨迹层,训练智能体尽可能多地探索未知环境,为后续的训练过程提供足够的环境状态信息.在学习轨迹层,将探索轨迹层的训练结果作为“先验知识”用于该层训练,提高训练效率.在路径规划层,利用智能体之前获得的skill来完成路径规划任务.通过仿真对比MES-HRL与SNN-HRL算法在不同环境下的性能表现,仿真结果显示,MES-HRL算法解决了传统算法的探索问题,具有更出色的路径规划能力.     

基于多智能体的城市环道交通信号控制算法

针对城市环道交通信号控制问题,利用多智能体系统自主性、分布性、协调性、主动学习等特性,提出基于多智能体的环道交叉口绿波协调方法,将每个环道交叉口都看作一个智能体,相邻智能体间能够进行信息的互通交流,利用智能体系统记忆存储以及推理学习能力,对环道上的多个交叉口进行绿波协调优化,从算法模型与参数描述、协调方式的相位选择策略等角度对所提算法进行描述和推导,并通过实验仿真验证了所提的算法的有效性.