环境因素对多自主移动机器人系统的影响研究

基于行为的多自主移动机器人所处的环境因素总是对其系统性能造成一定的影响。本文针对典型的群体觅食任务,以计算机仿真为手段,研究目标物数量、障碍物数量、搜索区域大小和机器人数目对其系统性能的影响。仿真实验结果表明搜索区域内的目标物数量越多,障碍物数量越少,系统性能越高;而搜索区域大小和机器人数目增加到某一定值时,系统性能开始下降。     

自主机器人的噪声影响及其消解策略的研究

该文针对典型的觅食任务,以计算机仿真为手段,直观地揭示噪声对机器人系统性能的影响.在此基础上,提出了以过程奖赏（process reward）代替传统的结果奖赏（result reward）,并与优先扫除（prioritized sweeping）的强化学习算法结合作为噪声消解策略.然后与基于结果奖赏的Q学习算法（Q-learning）等其它四种算法进行比较,结果表明基于过程奖赏和优先扫除的强化学习算法能显著降低噪声的影响,提高了系统整体性能.     

基于强化学习算法的多机器人系统的冲突消解策略

多机器人系统中，随着机器人数目的增加．系统中的冲突呈指数级增加．甚至出现死锁．本文提出了基于过程奖赏和优先扫除的强化学习算法作为多机器人系统的冲突消解策略．针对典型的多机器人可识别群体觅食任务．以计算机仿真为手段，以收集的目标物数量为系统性能指标，以算法收敛时学习次数为学习速度指标，进行仿真研究，并与基于全局奖赏和Q学习算法等其他9种算法进行比较．结果表明所提出的基于过程奖赏和优先扫除的强化学习算法能显著减少冲突．避免死锁．提高系统整体性能．     

人工免疫系统及其在控制领域中的应用

本文介绍了人工免疫系统及其在控制领域中的应用，首先简要介绍生物免疫系 统可被发展用于人工免疫系统的相关机理，然后给出基于生物免疫系统机理开发的、并应用 于控制领域的人工免疫网络模型和免疫学习算法，接着举例说明近年来人工免疫系统在控制 领域中的最新研究结果，最后给出了进一步的研究工作．