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基于行为预测的多智能体协作模型 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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多智能体系统一直是众多学科领域研究的主要研究对象,基于切换拓扑的多智能体协作控制理论研究作为多智能体系统研究的重要部分,一直是近年来的热点。为了推进基于切换拓扑的多智能体协作控制理论研究,在广泛调研现有文献和最新成果的基础上,从一致性问题、分布式优化问题和分布式估计问题三个方面对该领域的发展现状进行了总结;探讨了诸如一致性协议的设计、一致性协议的性能分析方法及其优缺点、分布式优化的实现方式和分布式估计的实际应用。最后指出当前该领域尚未解决的问题和未来的研究方向。 相似文献
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足球机器人多智能体协作策略 总被引:12,自引:0,他引:12
文章提出了足球机器人多智能体系统协作策略,它由三部分组成:角色执行器、角色分配器和避撞任务处理器。机器人角色分为进攻、防守和守门。角色任务处理器决定每一角色运动到何位置。角色分配器在每个采样周期中,根据视觉信息,动态地改变每一机器人的角色。避撞任务处理器预测两个机器人相撞的可能性,并改变机器人目标位置以避免碰撞。角色任务执行器执行由4阶bezier曲线产生运动轨迹。带有PID控制的足球机器人跟踪确定的bezier曲线。该文提出的策略已成功应用到GDUT_TAIYI队。 相似文献
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研究了基于多Agent的并行遗传算法,并将其应用于石油勘探的属性优化。针对常规遗传算法的不足,采用Agent构建多Agent系统实现了基于粗粒度的并行遗传算法,该算法能从进化环境中获取表征当前进化状态的有用信息,智能地监控调度GA的进化操作,在避免早熟的同时加快全局寻优,提高遗传算法搜索的效率,同时具有通讯开销小的特点。将该方法用于地震勘探属性优化,取得了良好的效果。 相似文献
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基于动态描述逻辑的多主体协作模型 总被引:7,自引:2,他引:7
基于动态描述逻辑的主体模型和协作过程就是既考虑了智能主体的知识表示与推理问题,又紧密地结合主体的设计与编程问题,把表示与推理应用到主体的具体设计中.它充分利用了动态描述逻辑的统一的形式化框架,同时从静态的知识表示与推理和动态的运行与变化两个方面来刻画主体的心智状态和协作过程,探讨了主体信念、行为能力、目标和规划等心智要素的表示、推理与修改以及联合目标的形成、多目标的规划问题.多主体协作模型将理论和实践有机地结合起来,能够充分体现智能主体的本质特征与运行机制,为多主体系统的设计与编程奠定了很好的基础. 相似文献
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基于遗传算法的飞行航路规划 总被引:16,自引:2,他引:14
飞行航路规划是一个大范围多目标多约束的三维规划问题。遗传算法是一种求解复杂问题的通用方法,该文在遗传算法中加入了飞行航路规划的相关知识来求解问题。首先,根据飞行航路规划中导航点属性复杂的特点,扩充导航点的模型,并在此基础上采用导航点链表形式的自由编码。第二,为加速规划的进程,同时保证充分的随机性和广泛性,初始群体构造采用端点启发初始化方法。第三,适应度函数由惩罚函数和代价函数组合计算,其中惩罚函数对应问题的约束条件,而代价函数对应问题的目标。第四,采用启发式交叉和启发式变异。最后,通过剖面优化操作实现高度维上的调整。仿真结果证明这是适于所研究问题的有效方法。 相似文献
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在多Agent系统中,当单个Agent不能或不能有效完成特定的任务时,任务就必需分配给一组Agent,即Agent将形成联盟。本文将讨论Agent联盟的形成,并将遗传算法应用于Agent联盟形成中,希望可以快速、高效地找出合适的Agent联盟。 相似文献
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多agent系统的抽象合作模型 总被引:8,自引:0,他引:8
合作是多agent系统的特征之一,研究了具有请求/服务交互特征的多agent系统的抽象合作模型,根据服务请求强度和服务提供方式的差异性和多样性,系统分析并提出了6种基本抽象合作模型,提取了请求、承诺和通知3个言语行为作为实现合作的原子通信行为,给出这些原子通信行为和抽象合作模型的严格语义定义,分析它们的实现机制,以描述多agent系统的合作方式和机制,指导多agent系统的设计和实现. 相似文献
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基于GA的电子侦察卫星任务规划问题研究 总被引:6,自引:0,他引:6
电子侦察卫星是现代战争中获取电子情报的重要手段,在快速作战决策方面具有独特的作用.电子侦察卫星任务规划问题是一类重要的任务规划问题,涉及各种复杂的约束条件.首先通过对电子侦察卫星工作原理的分析提出了基本假设和预处理的基本方法,并建立了CSP模型,然后采用遗传算法(GA)对模型进行求解.算法针对电子侦察卫星任务规划的特点设计了符号型编码以及相应的OBC交叉算子及多点交换变异算子.最后采用所设计的遗传算法和简单贪婪算法分别对不同规模的问题进行了求解,实验结果表明算法有效地解决了针对固定目标的电子卫星侦察任务规划问题. 相似文献
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在复杂非线性多目标优化问题求解中,非线性模型结构很难事先给定,需要检验的参数也非常繁多,应用传统的建模方法和优化模型已难以解决更为复杂的现实问题。人工神经网络技术为解决复杂非线性系统建模问题提供了一条新的途径。将神经网络响应面作为目标函数或者约束条件,加上其他常规约束条件进行系统模型的建立,再应用遗传算法进行优化,从而实现设计分析与设计优化的分离。以某化工企业的生产过程优化问题为例,利用BP神经网络建立了工艺参数与性能目标之间的模型,然后利用遗传算法搜索最优工艺参数,获取了用于指导生产的样本点数据。研究结果表明,该方法能够获得高精度的多目标优化模型,从而使优化效率大为提高。 相似文献