个性化Agent在RoboCup仿真比赛中的应用

MAS(multi agent system)是解决复杂、动态、分布式智能应用问题的重要技术,RoboCup仿真比赛提供了一个测试各种MAS理论的平台.基于Agent个性设计并实现了RoboCup仿真球队.实验结果表明该方法比能力对等的合作更加默契,更能体现MAS的自适应性.     

激励学习在RoboCup截球技术中的研究

机器人足球比赛是一个有意义而且复杂的新兴的人工智能研究领域,它是一个典型的多智能体系统。RoboCup是一个通用的实验平台,在该平台上可以评价各种理论和算法。本文采基于Q算法的激励学习研究了机器人的截球技术,将其应用在RoboCup仿真平台上,智能体经过多次的学习之后,实验表明截球技术取得了理想的效果。     

SBD策略在多智能体协作中的应用研究

多智能体系统是分布式人工智能的主要学科之一。该文针对多智能体协作问题，提出了SBE)策略，并将其成功地应用于RoboCup仿真球队。SBD策略能够有效地瓦解对手有组织的协作，对于提高球队的整体对抗能力起到了明显作用。采用SBD策略的中南大学云麓队(CSU-Yunlu)，在2003年中国机器人大赛RoboCup仿真组比赛中荣获二等奖。     

基于个性的MAS默契合作模型

MAS(MultiAgentSystem)技术是解决复杂、动态、分布式智能应用问题的重要技术。个性表现为Agent的行为能力,是MAS系统实现一个基础。合作方式把各个Agent联系在一起,是MAS形成的关键技术。RoboCup仿真比赛提供了一个测试各种MAS理论的平台。本文基于Agent个性提出了一种MAS合作机制——默契,并在RoboCup中进行了仿真实验,实验结果表明该方法比能力对等的合作策略更能体现MAS的自适应性。     

Multi-Agent层次协作模型在RoboCup中的应用

RoboCup是多Agent系统研究的一个很好的平台。建立一支成功的机器人足球队需要很多领域的知识,合理的模型结构和Agent之间的协调与协作是RoboCup比赛中赢球的关键所在,协调与协作是多Agent系统研究的重要课题。针对RoboCup仿真比赛的多智能体协作问题,分析了目前在RoboCup中的几个典型多智能体协作模型,提出一种三层的Multi-Agent层次协作模型,它包括全局层、局部层和个体层。并通过实验证明该模型是合理的、有效的。     

RoboCup中基于动作序列模型的动作决策

RoboCup机器人足球比赛是当前人工智能领域的一个研究热点,其目的在于为多智能体系统提供一个标准的研究平台.为了让RoboCup仿真比赛中球员智能体实时地作出合理的动作决策,提出一种基于动作序列模型的决策机制,通过对球员智能体的动作空间分解、建立动作序列并对动作序列进行评价,而让智能体选择出当前最优的动作执行.仿真结果表明应用这种决策机制提高了智能体对环境的适应性.     

Multi-Agent层次协作模型在RoboCup中的应用

RoboCup是多Agent系统研究的一个很好的平台。建立一支成功的机器人足球队需要很多领域的知识，合理的模型结构和Agent之间的协调与协作是RoboCup比赛中赢球的关键所在，协调与协作是多Agent系统研究的重要课题。针对RoboCup仿真比赛的多智能体协作问题，分析了目前在RoboCup中的几个典型多智能体协作模型，提出一种三层的Multi—Agent层次协作模型，它包括全局层、局部层和个体层。并通过实验证明该模型是合理的、有效的。     

一种基于对手行为预测的多智能体合作研究

在动态对抗性环境下竞争的多智能体系统里,能够对对手行为进行及时而准确的预测,从而采取相应对策,是战胜对手的必要条件。本文提出了一种预测对手行为的新方法,并在此基础上实现了多智能体的合作。最后以RoboCup仿真比赛作为实验平台证明了该方法的可行性和有效性。     

多智能体分层协作规划及在RoboCup中的应用

为了更好地解决一类通讯受限环境中多智能体任务协作规划问题,提出了基于MAXQ-OP的多智能体在线规划方法,并在RoboCup仿真2D足球比赛的人墙站位和多球员传球问题中对算法进行了实验.实验结果表明,这个方法使智能体在需要协作配合的环境中的表现比传统方法有了明显提升.     

基于行为预测的多智能体协作模型

智能体的行为预测是多智能体系统中的一个具有挑战性的问题。机器人足球是一个典型的多智能体系统,论文对多智能体系统中的行为预测进行了研究,概述了RoboCup中几种典型的智能体行为预测方法和协作模型,在此基础上采用基于行为的混合预测方法,建立了一种基于行为预测的多智能体协作模型。该协作模型已应用于CSU_YunLu2003仿真球队中,在RoboCup仿真比赛中证明了该协作模型的有效性。     

Robocup仿真比赛传球策略研究

机器人足球比赛是一个有趣且复杂的新兴人工智能研究领域,为人工智能和多智能体合作的理论发展提供了一个重要的实验平台,并使多智能体之间的合作、控制等许多新的理论和算法能够在其中得以测试和发展。本文通过对足球机器人传球策略进行分析提出了改进方法,以期提高传球决策的成功率。     

动态环境中的实时MAS体系结构及建模方法研究

以集实时性、动态性、连续性、非确定性等特点为一身的Robocup足球机器人仿真系统为研究背景,在介绍智能体的基本定义、理论模型的基础上,重点研究了动态不确定环境中的智能体的体系结构。同时,为保证多智能体系统质量和提升系统的稳定性,以UML建模的方法为核心,在Robocup仿真系统实例的基础上给出了可应用于实时多智能体系统分析和设计的建模分析方法。     

基于路径开销的机器人足球角色分配设计

小型足球机器人的决策系统是一个多智能体协调控制系统,主要由视觉信息处理、协调策略、角色分配、动作实现等组成.本文对角色分配机制进行研究,提出了一种路径开销组合最优的角色分配算法,实现了Play策略下动态角色分配的整体设计.仿真平台测试表明了机器人的整体配合能力有较大提高.     

分布式事件触发多自主体领导跟随一致性研究

为了提高系统的通信效率和能源利用率,减少多自主体系统硬件资源的浪费,提出了只需要自主体自身及其最近邻居节点信息的分布式事件触发控制算法。研究了带有动态领导者的二阶多自主体系统领导跟随一致性问题。应用矩阵论和现代控制理论研究了在分布式事件触发机制下的二阶系统,得到了基于事件触发机制的多自主体系统协同运动的收敛条件。通过理论分析与计算表明,在此控制协议下不会存在芝诺行为,并且多自主体系统可以实现领导跟随一致性。最后,应用计算机仿真验证了本文所提控制协议的可靠性。     

Development of a multi-agent-based distributed simulation platform for semiconductor manufacturing

Since the semiconductor manufacturing system is a large-scale complex system, it is difficult to solve complex problems in semiconductor manufacturing by the mathematical modeling method. This paper presents a multi-agent-based distributed simulation platform to support the extremely complex semiconductor manufacturing analysis. A multi-agent-based distributed simulation platform framework and a multi-agent collaborative control model are proposed to provide a flexible infrastructure and a multi-agent coordination mechanism in distributed environment for semiconductor manufacturing simulation. A multi-agent time synchronization model for distributed simulation is designed to keep events in the correct logical time order in simulation and steps of time synchronization are given. An interaction model and message formats are presented to describe how agents communicate with each other in simulation. The platform development and the design of graphical user interface are also exploited in this paper. Finally, evaluation of this multi-agent-based platform was illustrated with a case study. It indicates that the platform is effective in modeling and simulating the complex semiconductor manufacturing and provides the insights about how to improve the semiconductor manufacturing process with well targeted measures.     

多智能体团队合作在机器人足球赛中的应用

Robocup机器人足球比赛是近年来人工智能和机器人学迅速发展的一个重要的研究领域,通过这个平台,可以来评价各种理论和算法。但由于机器人足球比赛系统固有的动态性、不确定性及实时性,这就要求整个智能体团队的合作结构能够应付这种复杂环境。针对这点,文中探讨了一种基于阵型和角色的方法来实现多智能体的团队合作,通过应用到客户端程序上所取得的良好效果,证明此方法对于多智能体的团队合作是有效的。     

Leader-following Consensus for Second-order Nonlinear Multi-agent Systems Under Markovian Switching Topologies with Application to Ship Course-keeping

The leader-following consensus problem for a class of second-order nonlinear multi-agent systems under Markovian switching topologies is studied. First, a discontinuous distributed adaptive nonlinear control law using the relative state information between neighboring agents is designed for heterogeneous multi-agent systems, which achieves almost sure leader-following consensus for the closed-loop system. Then, a smooth distributed control law is designed for homogeneous multi-agent systems. Compared with previous results, the nonlinear functions are not required to satisfy the globally Lipschitz condition and the adaptive consensus protocol is in a distributed fashion, i.e., using only the relative information. A practical example of ship course control system and simulation are provided to demonstrate the effectiveness of the control scheme.

     

Distributed consensus control of nonlinear multi-agent systems with sensor uncertainty

This article focuses on the distributed consensus control problem for nonlinear multi-agent systems subject to sensor uncertainty. To be specific, we study nonlinear multi-agent systems of lower or upper triangular structure with unknown growth rate and sensor uncertainty. A new time-varying gain approach is proposed to construct observers as well as distributed output-feedback controllers. By selecting suitable design parameters, the leader-follower consensus of nonlinear multi-agent systems is achieved. Different from the existing results, a time-varying function in a logarithmic form is introduced to deal with unknown growth rate. Moreover, a monotonically increasing time-varying function is constructed to cope with uncertain sensor sensitivity. Two simulation examples are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed distributed consensus control algorithms.     

输入与速度饱和的异构多智能体系统的一致性

针对由一阶与二阶智能体构成的异构多智能体系统具有输入和速度饱和特性,系统无法达到一致性的问题,构建了无领航者和有领航者的异构多智能体分布式控制器,并给出了系统达到一致性的充分条件。通过Lyapunov稳定性理论和Lasalle不变集原理推导出了系统稳定性的充分条件,并以此计算出了通信增益的取值范围。对具有输入和速度饱和特性的无领航者异构多智能体系统进行数值仿真,结果显示,当选取的通信增益不在合适的范围内时,无领航者的异构多智能体系统无法实现一致性;而通过提出的增益选取方法选取通信增益时,异构多智能体系统可以克服输入和速度的饱和特性,进而实现异构多智能体系统的半全局一致性。对具有输入和速度饱和特性的领航跟随异构多智能体系统进行数值仿真的结果则证明了通信增益的计算方法也适用于异构多智能体系统的半全局领航跟随一致性控制。