群集系统分群行为建模与控制研究进展

群集系统的分群行为表征为一个聚合的母群分裂成多个子群的现象, 探讨其产生机理和控制方法具有重要的理论意义和应用价值. 鉴于此, 从分群行为的理论建模和控制方法两个角度出发, 对近年来群集系统分群运动研究的主要成果进行综述, 回顾了目前分群运动理论建模研究的最新进展, 重点总结了分群运动的现有控制方法和结论, 并对分群控制研究中尚存在的问题进行了探讨, 最后就分群行为后续可能的研究方向进行了展望.

     

基于群集行为的分布式多无人机编队动态避障控制

针对无人机编队保持和动态障碍物规避控制问题,本文提出了一种新的基于群集行为的分布式多无人机编队控制和避障控制算法.首先考虑了由机间气流等因素带来的干扰,基于吸引/排斥势场和一致性方法,设计了分布式无人机编队的队形保持控制算法,对编队内无人机之间的距离进行控制.进一步考虑外部移动障碍对无人机编队的影响,引入了排斥势场产生...     

融合沿墙行为的多移动机器人有序化多模态群集运动控制

一类基于势场原理的群集控制理论正逐步应用于多agent(智能体)/机器人稳定协同运动中.针对群集运动系统在非规则障碍物环境中运行时易出现的局部极小问题,引入基于行为的机器人学理念,构成多移动机器人多模态群集控制系统.在此框架内,仿生的动物沿端行为与有序化群集运动控制策略相融合,实现了多移动机器人系统快速聚合行为与高效避障行为的统一.移动机器人仿真实验验证了该方法的有效性.     

随机扰动下多源群体觅食系统建模与仿真

群集智能是指复杂的集体智能来自简单个体之间以及个体同环境之间的相互作用. 通常对群集智能的研究主要借助于群居生物行为的观察. 蚁群觅食行为是研究简单个体产生复杂行为的一个典型的例子. 首先建立群体觅食宏观序参数模型. 模型考虑了食物源的量和分布以及环境噪声对个体决策的随机影响. 给出2个食物源下系统模型的数值解,表明在较大的噪声影响下,系统有一定的概率会脱离最优解,到达次优解. 在Starlogo仿真平台下的实验结果表明,觅食蚂蚁的数量同任务完成时间以及碰撞频率之间呈现出幂指数关系. 这对自组织系统和群集智能的研究有一定的理论意义,并可以用来指导设计更加有效、适应、可靠的智能系统.     

机械系统的拉格朗日法建模与仿真

针时拉格朗日法对复杂系统建模比较方便,但仿真比较困难的问题,通过具体实例,介绍了在拉格朗日法建模的基础上进行仿真的一种新方法,该方法通过将所建立的数学模型,先进行解耦后分别仿真,再应用叠加原理求得系统的仿真结果。     

基于Agent建模技术的结构化社会仿真系统设计

近年来,基于Agent建模（Agent-based modeling,ABM）的理论和技术得到长足的发展。利用Agent建模技术对人类社会进行群集行为的模拟也越来越受到学术界的关注,发展迅速。本文阐述Agent建模技术在建立结构化社会系统时的一般方法;分析该建模方法的主要研究内容;利用本文阐述的方法开发一套完整的结构化社会仿真系统平台,并在该平台上对社会群落模块聚集效应进行有效的验证;最后讨论基于Agent建模技术的结构化社会仿真系统的应用前景和面临的挑战。     

群集系统的软控制

考虑欧氏空间中群集动态系统的"软控制"问题,即在不改变群集系统中个体间现有规则的条件下,通过增加一个或多个可控智能体干扰群集个体的行为,使群集中心转移到期望的位置.给出了可控智能体的控制规则,并利用粒子群(PSO)算法讨论了群集系统软控制的最优收敛问题.实例研究表明了"软控制"在群集系统中的可行性.     

行人运动建模及仿真研究综述

根据行人运动建模及仿真发展历史以及已经提出的一些模型和算法,从宏观和微观两个层面对行人运动建模策略进行系统分析,包括宏观建模策略:行人动力学模型、空间交互/熵最大化模型以及微观建模策略:元胞自动机模型、磁力场模型、社会力模型、智能体模型、空间句法模型、马尔可夫模型.在建模策略分析基础上,重点研究了Legion,PAXPORT,NOMAD,STEPS以及BuildingEXODUS五种主流行人仿真系统,总结了各系统的建模思想、核心模型及优缺点.指出了未来行人系统建模及仿真的研究趋势.     

基于用户操作行为的兴趣度的分析与计算

在互联网的背景下,用户检索行为所体现的兴趣是零散的、分布的.利用一个群集模型来综合这些分布的信息,对个性化服务也会提供帮助.通过对单个用户行为的分析,提出了一种基于操作行为的兴趣度的计算方法,可以有效地计算出该用户对当前内容的兴趣度的基值,并最终为用户兴趣群集模型中各个结点的兴趣度的值的计算提供重要依据.     

间歇反应过程仿真模型的研究

该文在用机理法建立缩合反应动力学模型的基础上,建立了间歇反应过程的动态仿真模型,并采用欧拉法对全混釜反应器进行物料、热量衡算及相平衡计算。在相平衡计算中引入定容闪蒸算法,利用“双层法”确定相平衡方程中的参数,既保证了计算的准确性和稳定性,又符合动态模拟快速的要求,取得了较好的仿真效果。     

集群机器人研究综述

首先,给出了集群机器人的定义与基本特征,概括了相对于传统多机器人控制方法的优势.然后,总结了集群机器人的主要设计与分析方法.将集群机器人研究归纳为空间组织、集群导航、集群决策以及其他集群行为等4类,综述了各类别近十年的主要研究成果.最后,分析总结了当前集群机器人研究面临的挑战与关键科学问题,并对未来发展方向进行了展望.     

群体机器人合作觅食任务数学模型的建立与分析

群体机器人系统的数学模型可以预测系统的群体行为,能够在设计系统硬件或开发仿真程序之前,分析个体特征对群体行为的影响,以指导个体控制策略的改进。本文提出群体机器人合作觅食任务的数学模型。该数学模型由微分比率方程组构成,能够描述合作觅食任务群体行为的动态特征。仿真实验表明,数学模型的预测结果与仿真实验数据可以较好的拟合。     

Decentralized Control of Autonomous Swarm Systems Using Artificial Potential Functions: Analytical Design Guidelines

This paper presents a framework for decentralized control of self-organizing swarm systems based on the artificial potential functions (APFs). In this scheme, multiple agents in a swarm self-organize to flock and achieve formation control through attractive and repulsive forces among themselves using APFs. In particular, this paper presents a set of analytical guidelines for designing potential functions to avoid local minima for a number of representative scenarios. Specifically the following cases are addressed: 1) A non-reachable goal problem (a case that the potential of the goal is overwhelmed by the potential of an obstacle, 2) an obstacle collision problem (a case that the potential of the obstacle is overwhelmed by the potential of the goal), 3) an obstacle collision problem in swarm (a case that the potential of the obstacle is overwhelmed by potential of other robots in a group formation) and 4) an inter-robot collision problem (a case that the potential of the robot in a formation is overwhelmed by potential of the goal). The simulation results showed that the proposed scheme can effectively construct a self-organized swarm system with the capability of group formation, navigation and migration in the presence of obstacles.Category (5) – Intelligent Systems/Intelligent Control/Fuzzy Control/Prosthetics/Robot Motion Planning     

双足机器人的鲁棒控制

利用拉格朗日法建立了双足机器人的动力学模型．在双脚支撑地时,运动学方程的约束造成双足机器人自由度的冗余,本文引入拉格朗日因子消除了双足机器人的冗余自由度．采用鲁棒控制法对双足机器人的轨迹跟踪进行控制,仿真实验结果证明, 鲁棒控制法对模型不精确或外部干扰对双足机器人产生的影响有很好的抑制作用,对双足机器人轨迹跟踪控制是有效的．     

粒子群优化RBF神经网络光伏电池建模研究

本文研究神经网络在光伏电池建模优化问题。由于光伏电池具有高度非线性特性,其输出功率受到外界自然因素的影响,使得传统方法不能满足光伏控制系统动态要求。针对上述问题,本文提出一种粒子群优化的神经网络光伏电池建模算法。改进的方法以日照、温度和负载电压作为提出的RBF神经网络模型的输入值,把光伏电池的输出功率作为神经网络的输出,采用RBF神经网络对光伏电池进行建模,同时利用粒子群算法对神经网络参数进行优化,最后建立光伏电池的动态响应模型。仿真实验结果证明,所提模型更好地克服传统方法的缺点,收敛速度快,具有较高的预测精度和适合能力。     

气固两相流中颗粒间碰撞传热进展

稠密气固两相流中,颗粒间的碰撞成为流动、传热过程的重要作用机理,它们对热交换过程有重要的贡献。文章概述了气固两相流中,颗粒间碰撞传热机理的研究现状;评述了欧拉-拉格朗日和欧拉-欧拉模型框架下,颗粒间碰撞传热研究的进展。基于颗粒动力学理论和随机碰撞频率的概念,建立了适用于欧拉-欧拉方法的颗粒间碰撞传热的数学模型。     

一种新颖的改进人工鱼群算法

针对基本人工鱼群算法(AFSA)在函数优化问题中存在的后期收敛速度慢、求解精度低和易陷入局部最优等缺点,提出了一种新的改进人工鱼群算法(IAFSA)。首先,使用混沌变换来初始化鱼群个体的位置,使鱼群更加均匀地分布在有限的区域内,保证种群具有多样性,利于全局收敛;其次,对觅食行为中具有不同函数值的人工鱼个体采取不同的视野策略,不仅提高了算法的寻优速度,而且有效地降低了鱼群陷入局部最优的可能性;最后,根据运动和体能之间的关系构建体能变换模型,在鱼群觅食的后期,体能开始变弱,这时适时地减小鱼群觅食、聚群和追尾行为中移动的步长可有效提高算法收敛的速度和寻优的精度。通过标准测试函数和14个城市的TSP对算法进行验证,仿真实验结果表明,相 比基本人工鱼群算法 ,改进后的算法具有更快的后期收敛速度和更高的求解精度。     

磁悬浮钢丝圈模型的建立及其控制分析

针对纺纱过程中存在的钢丝圈高速限制问题,提出了磁悬浮钢丝圈系统的新型纺纱方法,建立了磁悬浮钢丝圈的模型,并详细介绍了其工作原理.运用PID控制方法和Matlab数学工具对系统进行仿真研究,找到了控制器的较优参数和系统的传递函数,并通过对系统在受到阶跃扰动时的输出分析,验证了该控制方案的良好性能.     

大规模移动智能群体的建模及联合行为分析

提出一种基于个体局部信息的移动智能群体的模型,该模型的建立仅依靠相互可检测到的个体之间的局部位置信息.在此模型基础上,研究了移动智能群体联合趋向目标行为的稳定性问题.仿真实验表明,基于局部位置信息的群体模型能够实现群体的联合跟踪全局目标的行为,同时对群体的规模具有较强的可扩展性.