基于K-means聚类的多智能体跟随多领导者算法

为防止多智能体集群跟随多个领导者时编队混乱,提出了3种K-means聚类算法,将集群分成与领导者数量相同的社区,社区内的智能体将跟随同一领导者。所提出的3种算法中,算法1适用于智能体分布空间广的场景,系统达到一致性所需时间最短;算法2则适用于智能体分布稀疏的场景,可有效避免智能体碰撞等危险;算法3则大大降低多智能体集群的控制成本,但将会牺牲系统的收敛速度。相较于传统预先对智能体编号,领导-跟随关系固定的方法,本文提出的分簇方法使系统收敛时间更短,且有效应对中途任务变更的情况,可快速分配给智能体新的合适任务。     

含时延的多智能体系统的多静态领导者包容控制

对基于有向固定拓扑的多静态领导者的多智能体系统的包容控制问题进行研究。在系统中智能体之间信息传递存在固定通信时延的情况下,应用拉普拉斯变换技术分别研究一阶和二阶连续时间多智能体系统,通过对系统传递函数的稳定性分析而求取系统状态稳定条件,并应用终值定理,最终得到了保证系统实现包容控制的时延限制条件,最后用仿真验证了该结论的有效性。     

基于粗糙集的工控界面多智能体系统模型研究

在工控界面多智能体系统中引入粗糙集的概念，尝试建立一种集知识表达和运算于一体的Agent数字化模型。丈中运用粗糙集在知识分类上的优势，从Agent的静态和动态属性入手，划分基本等价类。从而建立能描述各个Agent和整个MAS（多Agent系统）特点的知识表达系统模型，并对该表达系统进行数字化和归一化处理，使其能方便的在计算机中表达、推理和计算，并为MAS中各Agent间的协作奠定了基础。     

基于多智能体的电力软科学智能实验室研究

针对电力软科学研究的复杂性、不确定性,总结了电力软科学研究包括的类别,采用最新的信息集成标准、CORBA规范,基于多智能体技术,应用复杂适应系统理论与智能工程理论,提出了电力软科学智能实验室建设框架和开发思路,并详细讨论了其实现方式。该体系结构采用开放式信息集成技术,方便已有软件的集成和功能扩展,可以为其它行业的软科学实验平台的研究和实现提供参考。     

基于GPU的一类地理多智能体系统并行仿真研究

针对当前地理多智能体建模存在着计算成本高、配置复杂、运算加速性能不高的问题,以杜能模型为例,提出基于GPU并行技术的一类地理多智能体仿真与优化方法。通过构建空间索引网格的方法,动态维持智能体与空间索引网格的关联关系,提高地理多智能体系统的仿真运行效率。研究结果表明:采用GPU并行技术,能够使多智能体系统的运行性能得到明显提升,对开展大规模数据下的空间系统多智能体仿真建模具有重要意义。     

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.     

基于多智能体的作战仿真系统成员设计

介绍了应用多智能体技术设计基于HLA平台的作战仿真系统的成员设计方法、并对应用模糊推理机技术，构建仿真成员的方法进行了详细说明．该方法提高了作战仿真系统的仿真效果，是Agent技术在作战仿真系统上的探索和应用．     

基于多智能体的城市交通诱导系统可视化模拟

在城市交通诱导系统没有真正实施前，借助微观模拟对其应用效果进行评价是一种行之有效的方法。本文基于多智能体系建立了全新的城市交通诱导系统体系结构，并借助微观可视化交换通模拟软件PARAMICS对其进行了仿真研究。详细描述基于多智能体的城市交通诱导系统的工作原理，诱导策略和参数确定方法，并克服PARAMICS固有动态路径选择算法难于直接应用于基于多智能体的城市交通诱导系统的不足，设计新型动态路径选择算法。仿真结果显示，本文提出的交通诱导系统应用后能够大量节约出行时间，缓解交通拥挤，增加城市路网利用效率。     

基于多智能体技术的智能大厦信息管理

分析了建立智能大厦信息管理系统的最新要求 ,提出了采用多智能体技术建立智能大厦的综合集成管理体系。针对智能大厦信息管理系统的特点 ,建立了智能大厦多智能体系统 ,给出了系统构成、系统结构及建立该系统所面临的关键技术 ,阐述了建立该系统所面临的任务。进一步地提出了采用多种智能体的解决方法 ,即采用人机智能体 ,移动智能体 ,异质智能体和信息智能体技术 ,为智能大厦的智能化和集成化提供新的途径。     

基于均匀设计的多智能体遗传算法研究

将均匀设计方法、多智能体系统与遗传算法相结合,提出了一种多智能体遗传算法.设计了基于均匀设计表的均匀种群初始化方法和均匀交叉算子,并将其引入算法中.算法通过智能体与智能体环境间的相互作用,以及智能体自学习提高自身能量,实现了复杂问题的全局优化目标.实验表明,该算法对于高维函数优化问题,尤其是高维多峰函数,具有很好的全局搜索能力和较快的收敛速度,能够避免陷入局部最优.     

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.     

基于多智能体系统的协同交互式进化计算模型

协同交互式进化计算由于缺乏通用模型而限制了其应用范围。针对该问题，结合多智能体系统结构的灵活性和异构特点，提出基于多智能体系统的协同交互式进化计算模型。模型由交互式进化计算单元和协同单元构成，并给出了每个部分的详细功能描述。采用面向智能体的程序设计方法，提取不同功能组件，给出相应组件的语义描述及派生关系。以网络环境下的服装设计系统为例，给出系统结构及组件派生实例。结果表明该模型的合理性，为协同交互式进化计算的广泛应用奠定了基础。     

基于保证集的多智能体系统自触发控制

为了解决网络化信息物理系统中分布式控制器的实时执行问题,在智能体状态可达集的基础上,提出了一种基于保证集的新的分布式自触发控制策略。在这一策略下,智能体向彼此发送关于它们自身可达状态的信息,即状态的保证集。这些保证集提供的信息使得每个智能体可以在未来自治地安排需要请求新信息的时刻,也为在较低的执行代价下仍能保证较好的性能水平奠定了基础。理论上证明了,在所提出的分布式策略下的李雅普诺夫函数是单调不增的。一个多智能体系统运动控制问题的仿真结果验证了所提方法正确性。     

网络环境下基于智能体的开放式多机器人系统

针对各种先进制造模式对多机器人系统开放性、灵活性的要求 ,利用智能体的思想 ,综合集中规划与分布规划、慎思智能体与反应智能体的优点 ,在网络环境下设计了由多个同构混合结构的智能体组成的动态集中规划的开放式多机器人系统 (distributedagent basedopenmulti robotsystem ,DAORS)。重点介绍了本系统中智能体的结构与特点、实现方法以及系统开放性与鲁棒性的体现     

基于多智能体的城域混合交通仿真系统的体系结构

以多智能体技术为手段，结合我国混合交通流的组成和复杂性特征，建立了一种分布式混合交通流模型，并提出了基于多智能体的城域混合交通仿真系统的体系结构。所提出的交通流模型能够充分发挥智能体的自治性和相互协作性，体现我国城域混合交通流的复杂性特点。提出的交通仿真系统结构简明严谨、界面友好、易于扩展，适用于智能交通领域。     

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.     

基于多智能体模拟的流行病消息传播研究

设计了并实现了消息传播多智能体模拟模型(ENS),研究了个人的社会联系数量、对流行病消息的信任度和传播网络结构对流行病消息传播的影响。研究发现,随着社会联系数量的增加,流行病消息传播速度迅速增加,而直接听到消息的比例减少;随着信任度的增加,流行病消息的传播速度迅速增加,而直接听到消息的比例变化不显著;在小世界网络结构下,流行病消息的传播和遗忘速度比随机网络中慢。     

基于多智能体仿真的新产品市场扩散研究

基于多智能体的仿真是一种基于微观个体行为的建模仿真方法,具有广泛适用性、分布性、智能性和交互性等特征.本文首先指出了多智能体仿真系统的优势,探讨了多智能体仿真的基本思路,然后构建了一个基于多智能体的新产品市场扩散仿真模型,最后应用多智能体仿真平台AgentSheets实现了该模型.     

多智能体系统的有限时间跟踪控制

基于领导-跟随者模型研究了多智能体系统的有限时间跟踪控制问题。针对领导者状态是时变的情况,提出了一类非线性有限时间跟踪控制算法,在固定网络拓扑结构下,利用Lyapunov有限时间稳定性理论和矩阵理论分析,得到了该算法使得系统中跟随者状态在有限时间内与领导者状态达到一致的充分条件;在切换网络拓扑结构下,提出了一类有限时间跟踪控制算法,在领导者的状态是时不变的情况下,给出了该算法使得系统实现有限时间跟踪控制的充分条件。仿真实例验证了所提出两类算法的有效性。     

多智能体系统的分布式预测控制器设计

针对多智能体系统的跟踪及编队控制问题,研究其分布式预测控制器的设计方法。考虑时变通讯拓扑情况,在优化问题中附加一项辅助约束,保证了优化问题的递归可行性及多智能体系统的闭环指数稳定性。在每个采样时刻,各智能体根据通讯拓扑实时更新其代价函数及辅助约束,通过求解带有状态、输入及辅助约束的优化问题来计算其控制输入。仿真结果验证了结论的有效性。