多智能体系统动态协调与分布式控制设计

多智能体系统的主要研究目的在于探索由个体之间的相互作用所产生的群体协调现象的内在机制和原理,而控制或反馈在多智能体协调运动中起着至关重要的作用．本文集中讨论了多智能体协调研究中的几个新兴的基本问题,包括输出调节、集合协调和覆盖．文中着重介绍了分布式估计和内模原理两种多智能体系统分布式输出调节方法及相关的研究进展：关于多智能体系统的目标集合协调,本文从集合聚集和集合优化两方面做了详尽论述：多智能体覆盖有多种分类方式,从覆盖对象的特征出发可将其划分为区域覆盖、边界覆盖和动态目标覆盖3种类型,并对它们的研究背景和最新成果予以介绍．另外文章还对多智能体系统协调控制的理论和应用研究进行了展望．     

基于协进化的多智能体系统仿真框架及其面向对象设计与实现

协进化方法是继符号主义、行为主义方法之后出现的一种解决多智能体协作问题卓 有成效的方法．本文提出了基于协进化方法的多智能体体系结构和协调机制,建立了基于协 进化机制的多智能体系统仿真框架,用面向对象的方法设计了仿真框架的类库体系,最后以 “捕食者 猎物”问题为背景进行了实验研究．     

用智能体实施化工企业多层优化的新策略

对化工企业的多层次优化提出了一种全面的规划方法，包括经营方案优化、生产调度优化、装置操作优化等，并给出了一个化工企业多层优化框架．在化工企业多层框架的基础上，引入智能体技术，研究了多个智能体的组织、各个智能体的作用以及智能体的设计与实现．     

分布式人工智能与多智能体系统研究

智能体理论是一个发展很快的前沿领域。为了解决复杂问题出现了分布式人工智能,多个智能体的协作正好符合分布式人工智能的要求,因此出现了多智能体系统。文中介绍了分布式人工智能的特点,并着重介绍了分布式人工智能的一种分类———多智能体系统。多智能体系统也是分布式人工智能的一种有效的解决方法,同时分布式人工智能又推动了多智能体的发展。     

在信息融合系统中引入多智能体技术

论文简要介绍了多智能体技术和信息融合系统,将多智能体技术运用到信息融合系统中,对信息融合系统中的模型和方法进行改进,提出了多智能体信息融合模型,并研究了信息融合中的分布式强化学习。通过借鉴多智能体技术的研究成果,开辟信息融合理论和应用发展的另一条途径。     

一种多智能体系统任务竞争模型及算法研究

致力于解决多智能体系统中的任务分配问题，基于社会生活中的竞争现象提出了一种多智能体竞争模型，同时提出了解决多智能体任务分配的详细算法．文章引入博弈论来研究存在相互外部约束条件下的个体选择问题．为了克服求解纳什均衡点的复杂性，本文采用了一步纳什均衡的方法．仿真结果证明了本模型的合理性和算法的有效性．     

基于SEBI系统的多智能体通信机制研究

首先介绍了SEBI多智能体系统模型，并通过对模型中各智能体功能的分析，提出了利用智能体喜好地址表进行通信．通过相互问的接收系数来实现网状链式信息传输的思想．每个智能体是网络中的一个节点，节点可直接与其相连的智能体进行通信，也可通过多个链接方式与其它智能体进行间接通信，从而可避免多智能体的NEXP-完全及集中控制存在的信息阻塞等问题，一定程度地解决了多智能体通信与合作中的分布与集中这一矛盾．本文还通过对智能体问通信机制的分析来探讨SEBI系统中智能体的添加与删除机制及冲突预警机制等．模拟通信实例结果表明，SEBI模型系统可较好地解决多智能体问的NEXP-完全问题及具有冲突预警、层次分明以及安全稳定等优点。     

分布式人工智能与多智能体系统研究

智能体理论是一个发展很快的前沿领域.为了解决复杂问题出现了分布式人工智能,多个智能体的协作正好符合分布式人工智能的要求,因此出现了多智能体系统.文中介绍了分布式人工智能的特点,并着重介绍了分布式人工智能的一种分类--多智能体系统.多智能体系统也是分布式人工智能的一种有效的解决方法,同时分布式人工智能又推动了多智能体的发展.     

多智能体聚集问题研究综述

多智能体聚集在分布式协调控制领域具有广阔的应用前景,近年来受到持续关注并且研究成果颇丰。首先梳理了多智能体聚集问题中涉及的理论基础与框架;接着综述了近几年多智能体聚集问题主要研究成果,重点从保持拓扑连通性和提升抗干扰性以及受资源限制两个方面介绍多智能体聚集问题研究进展,并对其中主流控制方法深入阐述;归纳总结了多智能体聚集协议优化在降低系统功耗和提升收敛速度方面的研究成果;最后,提出多智能体聚集问题若干未来的研究方向。     

多智能体协作方法及其应用研究

将复杂系统分解成由多个智能体构成的合作多智能体系统，建立了多智能体系统的决策模型，能动态实时地计算每一时刻智能体的决策局势，适应环境的动态变化．采用多智能体方法对半导体生产进行调度，提高了半导体生产线设备的利用率，缩短了单位工件的加工时间．     

智体鲁棒技术研究

agent技术作为新生代智能软件的代表正在蓬勃发展,但是目前的agent技术对于其agent实现中所面临的各种外界干扰问题的防护,还较少涉及。该文作为一种尝试,从控制理论中的鲁棒性技术着手,将其引入到agent研究领域中来,以此来实现智体在分布式计算环境中的抗干扰及自保护功能。     

基于CAS理论的多Agent建模仿真方法研究进展

基于复杂适应系统CAS理论的多Agent建模仿真是近年来复杂系统领域的一个研究热点.本文在简单介绍CAS理论的基础上对基于CAS理论的多Agent建模仿真方法的主要研究内容和研究现状进行分类和描述,最后对该研究领域存在的主要问题和发展趋势进行了分析和总结.     

Distributed consensus for discrete-time heterogeneous multi-agent systems

This paper studies the consensus problem for a class of discrete-time heterogeneous multi-agent systems. Two kinds of consensus algorithms will be considered. The heterogeneous multi-agent systems considered are converted into equivalent error systems by a model transformation. Then we analyse the consensus problem of the original systems by analysing the stability problem of the error systems. Some sufficient conditions for consensus of heterogeneous multi-agent systems are obtained by applying algebraic graph theory and matrix theory. Simulation examples are presented to show the usefulness of the results.     

行为建模及其在多Agent系统中的应用

五行学说蕴含信息动力学,然而在网络中却一直未被很好地利用,为此提出一种基于五行原理的五行粒子模型方法来求解多Agent系统的分布式问题。五行粒子模型可以很好地描述和处理多Agent系统中Agent之间存在的随机、并发、多类型的交互行为。基于五行粒子模型内部存在的生克关系,以及五行自身蕴含的稳定性和平衡性,对五行粒子模型和多Agent系统分布式问题求解进行探讨,并对多Agent系统中的各个Agent进行行为建模,进而提出多Agent系统分布式问题求解的五行粒子模型算法。最后,通过实验验证了该算法的有效性。     

Finite-time consensus for stochastic multi-agent systems

In this article, we study the finite-time consensus in probability for stochastic multi-agent systems. First, we give the nonlinear consensus protocol for multi-agent systems with Gaussian white noise, and define the concept of finite-time consensus in probability. Second, we prove that multi-agent systems can achieve the finite-time consensus in probability under five different kinds of communication topologies by using graph theory, stochastic Lyapunov theory and probability theory. Finally, some simulation examples are provided to illustrate the effectiveness of the theoretical results.     

Consensus of multi-agent linear dynamic systems via impulsive control protocols

In this article, we introduce impulsive control protocols for multi-agent linear dynamic systems. First, an impulsive control protocol is designed for network with fixed topology based on the local information of agents. Then sufficient conditions are given to guarantee the consensus of the multi-agent linear dynamic systems by the theory of impulsive systems. Furthermore, how to select the discrete instants and impulsive matrices is discussed. The case that the topologies of networks are switching is also considered. Numerical simulations show the effectiveness of our theoretical results.     

基于多智能体的作战模拟仿真模型框架研究

传统的作战模拟仿真模型大都是数学模型，难以刻画战争推进过程中所表现出来的复杂的战场态势变化及其内在的动力学机制。复杂适应系统理论和基于多智能体的建模仿真方法为作战模拟研究提供了新的思路。该文以复杂适应系统理论和基于多智能体的建模仿真方法为指导，提出了一种基于多智能体的作战模拟仿真模型的框架，着重分析了其中智能体的结构，对智能体的属性和行为进行了进一步的讨论。通过与面向对象的方法中对象概念的比较，认为面向对象的方法是实现基于多智能体的作战模拟仿真模型的有效途径。     

Contextual Deontic Logic: Normative Agents, Violations and Independence

In this paper we discuss when and how to use deontic logic in multi-agent systems. Our central question is how to proceed once a norm has been violated or defeated, a key issue of deontic logic applications in multi-agent systems. To bridge the logical analysis of norms in philosophy with applications in agent theory, we propose a practical approach based on violation contexts and independence statements. In particular, we introduce a combination of two traditional deontic logics, which we extend with so-called deontic and factual independence assumptions. We show how different notions of violability and defeasibility can be encoded in the logic by defining different ways in which independence assumptions are derived from the explicit manner of presentation. We also show how our approach can be used to give a new analysis of several notorious paradoxes of deontic logic.     

2阶多智能体网络在切换拓扑下的群一致性

针对2阶多智能体网络的群一致性问题,提出了基于牵引控制方法的群一致性协议.考虑到网络模型具有切换拓扑结构,在模型中引入相应的虚拟领导者.对于网络中的每一个智能体,其一致性协议依赖于智能体邻居的状态及速度信息,并受到虚拟领导者的牵引控制;进一步地,来自虚拟领导者的牵引控制可以随时间发生变换.利用代数图论、线性矩阵不等式和李亚普诺夫稳定性理论,对网络进行群一致性分析,给出了切换拓扑下2阶多智能体网络达到群一致性的充分条件.最后,数值仿真验证了理论结果的有效性.