面向无人集群目标分配的层次化信息传播方法

实用化集群智能构建应明确个体/群体协同协作基础性关联，形成可扩展模型与方法。当前差异化场景下模型方法难以互通共融，亟待破解共性基础，实现行为一致性与互动性统一。面向集群目标分配的层次化信息传播方法，基于复杂网络信息传播、社团结构等理论，对决策与通信解耦，构建双层耦合系统模型基础，提出基本的UAU-FO*层次化状态控制方法。面向中观尺度动态群落信息交互控制，构建基于UAU-FO*的层次化信息传播方法，形成个体目标拣选与群体协作涌现间可扩展关联，实现目标信息的集群决策传播效应和自主聚合解聚。仿真结果表明，决策与通信解耦后，通过独立信息感知融合、层间控制、群组调控策略，可实现对目标的群组行为涌现，并验证了弱通联条件下该方法具备较好鲁棒性、持续作业稳定性和系统健壮性。