共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
随着分布式多智能体系统应用领域和系统规模的不断扩大,网络特性已成为影响系统性能的一个重要因素.通过研究和分析复杂网络特性对大规模分布式多智能体系统协同控制的影响,对多智能体系统性能的影响做出系统性分析,同时为提出大规模多智能体组织结构的优化算法提供依据.主要针对随机网络、小世界网络、网格网络和无尺度网络这4种典型复杂网络特性,从理论和仿真两方面进行分析.在理论方面,通过基于马尔可夫链的信息传输过程在不同网络结构下的建模,对比分析了信息无偏随机游走模型和智能决策模型下的传输效率.在仿真建模中,主要从智能体间信息传输效率、不同应用领域中集成协同控制效率、对网络故障恢复的影响这3个典型的多智能体系统协同控制应用对比分析复杂网络特性对系统性能的影响.研究结果表明,复杂网络特性如小世界和无尺度特性可以在相同的控制策略下形成明显的性能差异,如果设计合理的控制算法,复杂网络结构将有助于多智能体系统性能的提升. 相似文献
4.
现有多智能体系统分布式优化算法大多具有渐近收敛速度,且要求系统的网络拓扑图为无向图或有向平衡图,在实际应用中具有一定的保守性.本文研究了具有强连通拓扑的多智能体系统有限时间分布式优化问题.首先,基于非光滑分析和Lyapunov稳定性理论设计了一个有限时间分布式梯度估计器.然后,基于该梯度估计器提出了一种适用于强连通有向图的有限时间分布式优化算法,实现了多智能体系统中智能体的状态在有限时间内一致收敛到全局最优状态值.与现有的有限时间分布式优化算法相比,新提出的有限时间优化算法适用于具有强连通拓扑的多智能体系统,放宽了系统对网络拓扑结构的要求.此外,本文基于Nussbaum函数方法对上述优化算法进行了拓展解决了含有未知高频增益符号的多智能体系统分布式优化问题.最后,通过仿真实例对提出的分布式优化算法的有效性进行了验证. 相似文献
5.
在多智能体系统中, 分布式资源分配问题是近年来研究热点之一. 分布式资源分配问题旨在通过智能体间信息交互实现资源最优配置. 其中智能体局部约束给算法设计带来巨大挑战. 首先, 针对一阶多智能体系统, 提出基于自适应精确罚函数的分布式资源分配算法, 其中各智能体利用距离函数实现局部约束求解. 此外, 自适应设计思想旨在避免算法对全局先验知识获取. 其次, 利用跟踪技术实现二阶多智能体系统算法设计. 并利用凸函数和非光滑分析法给出严谨的收敛性分析. 最后, 仿真结果验证了本文所设计优化算法对强凸分布式资源分配问题的有效性. 相似文献
6.
本文针对常微分方程(ODE)耦合偏微分方程(PDE)建模的分布式参数多智能体系统进行研究, 针对一致性同步问题, 提出了事件触发的网络化ODE–热方程级联系统多智能体一致性边界交互协议. 本文考虑的热方程左边界为Neumann边界条件, 并且与ODE系统耦合, 右边界为绝热边界条件. 假设网络化多智能体系统的连接方式为全联通有向拓扑图, 给出ODE–热方程级联系统的多智能体的一致性控制协议. 另外针对现有数字式控制器, 设计了事件触发的一致性控制协议, 并利用李雅普诺夫函数验证了在事件触发条件下ODE–热方程级联系统的稳定性. 最后给出了由5个ODE–热方程级联的多智能体系统的仿真结果, 验证了事件触发控制器的有效性. 相似文献
7.
在研究多智能体技术的基础上,提出了一种基于黑板结构和产生式规则的AGV(Automated guided vehicle)自主控制系统。根据多AGV系统运行特点,进行了单车Agent建模和多车协作系统的结构设计。系统阐述了在协作背景下任务管理、交通控制等模块的特性并构建相应的全局黑板结构。现场物流输送试验表明,提出的体系结构可以有效完成预定任务。 相似文献
8.
9.