基于信息融合的多智能体协作方法的研究与应用

将信息融合技术运用到多智能体系统中,利用信息融合方法对智能体得到的在空间上分布的其他智能体感知的局部信息进行融合,得到较完整的态势评估,以此来规划和协调多智能体系统的协作行为,提出了一种基于信息融合的多智能体协作方法。将该方法应用在机器人救援仿真系统中,结果表明该方法能够实现全局上的任务分解策略,有效提高了智能体协作能力。     

信息融合在飞机地面作业处理系统中的应用

信息融合技术是一种新的信息处理模式,以其多信息、多手段的交叉融合,为复杂大系统提供各种有用的信息;在智能运输、信息处理等领域中有着广泛的应用前景。该文通过对飞机地面作业多源信息的分析,建立了飞机地面作业智能处理系统信息融合模型,并分析了信息融合技术在该系统中的应用。     

基于多传感器信息融合技术的智能驾驶系统模型

阐述了智能汽车研究对交通安全的重要性和发达国家关于智能汽车研究的历史、发展和趋势,重点提出了基于多传感器信息融合技术的智能驾驶系统模型,分析了此模型下各系统模块的功能,介绍了系统模型中信息融合方法的引入,最后提出了对智能驾驶技术应用的展望.     

基于多智能体的信息融合系统

论文概述了智能体理论及其在信息融合方面的研究情况,总结了多智能体信息融合的基本方法,基于JADE平台,设计并实现了一种多智能体信息融合系统.     

一种基于可传递置信模型的分布智能体决策融合方法*

在分析与研究对抗性多机器人系统决策问题的基础上,提出了一种基于可传递置信模型的多智能体决策融合方法;构建了决策融合体系架构,分别设计了基于证据推理的观测智能体模型,基于TBM的决策智能体模型以及决策融合中心模型,给出了相应的算法。通过在机器人足球中的应用及仿真实验,体现了本方法在对抗性多机器人系统中决策制定的良好性能及效果。     

智能汽车发展研究*

主要讨论了智能汽车研究对交通安全的重要性,综述了发达国家关于智能汽车研究的历史、发展和趋势。此外,提出了基于多传感器信息融合技术的智能汽车系统结构模型,阐述了此模型下的各系统模块,简单介绍了系统模型中信息融合方法的引入,最后提出展望。     

无人机编队协同探测研究

未来战争是体系与体系的对抗;将多智能体技术和信息融合技术引入无人机编队系统中,构建出无人机编队协同探测任务规划体系和编队协同探测信息融合体系,并分析了该体系的结构.进而探讨了基于多智能体技术的无人机编队协同探测策略;此外,结合无人机编队面对突发威胁的应对措施,阐述了协同探测策略的具体应用;该研究成果对其他多作战平台系统的协同作战也有一定的借鉴意义。     

增强Q学习在非确定马尔可夫系统寻优问题中的应用

增强学习属于机器学习的一种,它通过与环境的交互获得策略的改进,其在线学习和自适应学习的特点使其成为解决策略寻优问题有力的工具。多智能体系统是人工智能领域的一个研究热点,对于多智能体学习技术的研究需要建立在系统环境模型的基础之上,由于多个智能体的存在,智能体之间的相互影响使得多智能体系统高度复杂,多智能体系统环境属于非确定马尔可夫模型,因此直接把基于马尔可夫模型的增强学习技术引入多智能体系统是不合适的。论文基于智能体间独立的学习机制,提出了一种改进的多智能体Q学习算法,使其适用于非确定马尔可夫环境,并对该学习技术在多智能体系统RoboCup中的应用进行了研究,实验证明了该学习技术的有效性与泛化能力,最后简要给出了多智能体增强学习研究的方向及进一步的工作。     

基于嵌入式智能结点的信息融合模型研究

针对目前煤炭企业生产安全监控系统的结构特点,分析了单一传感器信息采集信息存在的问题,提出了基于嵌入式智能结点的多传感器信息融合的方法来提高系统信息的精确性和可靠性.在嵌入式智能技术的基础上,确定了煤矿生产多传感器信息融合的结构模式,建立了多级信息融合的软件模型,形成了一个智能化的分布式监控系统.     

走向社会信息物理生产系统

随着信息物理系统（Cyber-physical system，CPS）融合深度和融合广度的不断增加，信息物理生产系统（Cyber-physical production system，CPPS）呈现出显著的社会化趋势.通过对信息物理生产系统相关技术的研究，分析了信息物理生产系统的社会化演进历程，建立了社会信息物理生产系统（Social cyber-physical production system，SCPPS）模型；根据人与智能体的信息物理交互行为差异，基于对人类社会行为特点的分析，类比研究了智能体社会与人类社会融合的广义互联社会特点；归纳出信息物理系统的七种交互模式及其在社会信息物理生产系统中的应用；总结出社会信息物理生产系统面临标准化、人性化和安全化的挑战问题.     

多Agent信息融合的故障诊断研究

该文介绍了将分布式多Agent系统应用于信息融合对装备进行故障诊断的智能故障诊断技术,将多Agent技术与信息融合技术进行了有机的结合,并对多Agent的信息融合理论和故障诊断方法进行了研究。最后,分析了基于此技术的体系结构。     

强化学习对信息融合系统的改进

通过分析和研究强化学习的结构和算法，将其引入到信息融合系统中，提出了基于强化学习的信息融合系统，并讨论了它的应用和发展。通过对多智能技术的借鉴，使信息融合系统有进一步的发展。     

无线传感器网络数据融合模型研究

无线传感器网络是一种全新的技术，能够广泛应用于恶劣环境和军事领域中。传感器网络在数据收集中，为减少冗余数据的传输耗能，降低延迟，需要采用数据融合技术。分析和介绍了传感器网络跟踪级与属性级两种融合模型结构，提出了一种基于多Agent的数据融合模型。     

基于DFL的多Agent时序推理模型研究

Agent的理论、技术,特别是多Agent的理论、技术,为分布式开放系统的分析、设计和实现提供了一个崭新的途径。目前,对Agent的研究大致分为智能Agent、多Agent的程序设计。该文对Agent系统的群体组织结构进行深入研究,基于DFL,给出多Agent时序推理模型理论,进一步丰富Agent系统理论的研究内容。     

基于Agent的民航信息推送系统研究

近些年我国民航业发展迅速,民航信息存在数量庞大而有效信息获取不及时的问题,为满足用户的个性化信息服务需求,提出一个基于多Agent的信息推送系统模型,探索通过多Agent协同工作实现民航信息处理的智能化,对系统实现的一些关键技术、用户兴趣模型的构建、信息过滤技术等提出解决办法。     

基于Agent的知识发现模型的设计

ＫＤＤ（ｔｈｅ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｉｎ Ｄａｔａｂａｓｅ）模型的研究是数据挖掘领域中的一个重要分支,现有的一些模型各有其优势,但又不是完美的,尤其在智能性方面都表现得较差。文章设计了一个基于Ａｇｅｎｔ的智能数据挖掘系统,利用多智能体技术实现了信息的收集、预处理、查询、知识的自动提取、数据挖掘等功能,使整个挖掘过程实现了知识性、智能性,它可以为智能信息系统提供必要的支持。     

多智能体在城市交通系统中应用现状综述

多智能体技术通过各自治智能体间的通讯、协调、合作来表达实际的复杂系统,特别适用于城市交通系统的建模。在分析了多智能体技术和城市交通系统特性的基础上,对多智能体在城市交通管理系统、出行信息系统和公交系统中的应用现状进行了综合论述,对各个领域最具代表性的应用进行了介绍和分析。研究认为,多智能体技术为城市交通问题提供了良好的解决方案,在具体应用中需要对交通环境和实体进行准确的建模,缓解通信需求、降低运算量及低协调复杂度、增强应用系统的稳定性和安全性。最后指出了多智能体技术在城市交通系统应用中的发展趋势。     

基于多Agent系统的远程故障诊断系统模型

随着信息技术的发展，远程故障诊断系统的研究及应用正在世界范围内兴起。该文提出了一个基于多Agent系统的远程故障诊断系统模型，定义了层次划分、各层的结构以及功能，并简单介绍了Agent间的通信与协作机制。     

基于Processing实现多智能体环形围捕仿真

在以往多智能体编队研究的仿真分析中,相关物理量和运动轨迹常采用静态曲线描述,较少关注系统运动过程的实时动态刻画。针对上述问题,提出了一种基于Processing的动态仿真方法,首先,利用三阶贝塞尔曲线构造了一种新型软体仿生鱼模型。其次,综合虚拟结构法和人工势场法设计了能解决个体避碰问题的多智能体环形围捕控制律。最后,应用仿生鱼模型对多智能体环形围捕控制算法进行动态仿真。仿真结果表明,新型仿真方法直观增强了智能体位姿信息的动态可视化,验证了二阶积分器多智能体系统环形围捕算法的可行性。