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多智能体一致性基础

多智能体一致性基础

1.引言:
近几年来,随着计算机技术、网络技术和通信技术的飞 速发展,人们对于基于网络的多智能体系统的交互和协调控 制的研究越来越多。特别是,多智能体系统在无人驾驶飞行 器的编队控制、分布式传感器网络、卫星的姿态控制、分布 式计算以及通讯网络的拥塞控制等各个领域的广泛应用,推 动着多智能体系统建模与分析的研究逐步深入。 而在对多智能体系统的深入研究中,一致性问题也得到 了迅速的发展。从最初的Reynolds提出的模仿动物集结的计 算机模型到后来的Olfati-Saber和Murry系统提出和解决了多 智能体网络系统的一致性协议的理想框架,一致性问题已经 得到了丰硕的成果。

i i
jN i
由于 x
j
xi j i ,对所有 i, j
成立,定义下面的李氏函数: 2 V ( ) (16)
于是,可以得到:
V ( ) 2i 1 jN iij ( j i ) ( i , j )E iij ( j i ) j ji ( i j ) ( i , j ) ( j i )ij ( j i ) 0
i
3.2.有时滞的线性一致性协议: 定理2:假定一连通图的每个节点 xi 都能够在固定的通讯时 延 0 后接收到其邻居节点 x j 的信息,并且满足下面的线性 协议: ui (t ) ( x j (t ) xi (t )) (10) jN 于是,所有节点的状态值是下面时滞微分方程的解: x Lx (t ), x(0) R n (11) 另外,图的所有节点都全局渐进地达到平均一致性,当且仅 当下面两个等价条件中任意一个满足的时候:
4.动态图与非线性协议
机器人、太空飞行器的姿态调整是一致性问题的特殊案 例,对于这些物理系统,假定它们的姿态可以无限地变化是 不可能的,也就是说它们的输入扭矩是有界的。这就要求一 致性协议的发展来保证所以节点的输入仍保持有界,这自然 地导致了非线性一致性协议的设计与分析。首先介绍一下通 常用来分析非线性一致性协议的工具—动态图的概念: 令G {V, E}表示一个图,其中 V {v1 , , vn } 表示n个节点的集合, 它的边集合为E。而一个动态图则表示为 G {V, E, },这是图 中的元素 ij : R R是与图的 G与边作用函数 相结合的图。 边 eij (vi , v j ) E 相关联的。现假定 ( x) 满足下面的特性:

多智能体系统一致性问题概述

多智能体系统一致性问题概述
针对网络环境下订单购买(代理/决策)问题, 相关文献引入分布式一致性协议来协调订单 价格。每个买家指定不同的阈值策略,并按 此下订单。证明了分布式协议可以取得如集 中式决策相同协调效果。
生物学家Winfree指出耦合振子(Coupled Oscillators)系统同步问题可以简化为研究相 耦合振子 位变化问题。相关文献中分析了非线性耦合振 系统同步 子系统Kuramoto 模型的稳定性,基于一致性 理论,得到了确定和不确定振荡频率情况下振 子系统取得同步的结论。
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多智能体系统一致性问题概述
多智能体一致性问题综述
多智能体系统
一致性问题描述
一致性协议
一致性理论应用领域
一致性理论发展趋势展望
多智能体系统
定义: 多智能体系统是由多个可计算的智能体组成的 集合,其中每一个智能体是一个物理或抽象的实 体,并能通过感应器感知周围的环境,效应器作 用于自身,并能与其他智能体进行通讯的实体 研究多智能体系统的主要目的 期望通过大规模的智能体之间的合作协调来代 替昂贵的单个系统(卫星、机器人、无人驾驶飞 行器、自治水下潜艇等)完成复杂的任务。 在合作控制问题中,智能体之间通过无线网络 或者在初始时刻预输入来共享信息,这些信息包 括相同的控制算法,共同的目标,或者相对的位 置信息。
一致性理论应用领域
编队 控应用 典型领域之一,基于相应的一致性协 议,研究无人机等多智能体系统中高 度保持,编队稳定等性能
在多智能体蜂拥(Flocking)算法应用中 ,一致性算法主要用于实现多智能体间 的速度匹配,在以相同速度运动的前提 下,多智能体间保持一定的距离以避免 相互碰撞。
聚集问题(Rendezvous Problem)是指一 群移动的智能体,通过设计局部控制策 略使得所有的智能体最后能够同时在指 定位置聚集

多智能体系统一致性与复杂网络同步控制研究

多智能体系统一致性与复杂网络同步控制研究

多智能体系统一致性与复杂网络同步控制研究多智能体系统一致性与复杂网络同步控制研究是最近几年来非常热门的研究领域之一。

这个领域的研究主要考虑如何在多智能体系统中实现一致性或复杂网络同步控制,以进一步提高多智能体系统的性能和稳定性。

在这篇文章中,我们将介绍多智能体系统一致性与复杂网络同步控制的概念和应用,以及相关的研究成果。

一、多智能体系统一致性的概念与应用多智能体系统是由多个智能体组成的集合体,每个智能体都可以感知和与其他智能体交互。

而多智能体系统的一致性,则是指多个智能体在系统中具有相同的行为或状态,包括位置、速度、角度等。

一致性在多智能体协同控制、功率系统调度、无线传感器网络等领域都有着广泛的应用。

在多智能体系统中,当智能体之间的通讯或行为出现差异或偏差时,就会导致系统中出现不一致的现象。

为了实现多智能体一致性,研究者们提出了许多不同的控制算法和方法,包括基于分布式控制的一致性方法、基于图论的控制方法以及基于协同点控制的方法等。

其中,基于分布式控制的一致性方法是最为常见和重要的方法之一。

这种方法利用智能体之间的信息交换来实现一致性。

例如,在分布式控制算法中,每个智能体的控制器只依赖于相邻智能体发来的信息,通过控制输入对自身状态进行调整,从而实现整个系统的一致性,这种方法就称为基于局部信息交换的分布式一致性控制。

除此之外,还有一些其他的控制方法也被广泛应用于多智能体系统的一致性控制中。

比如,在无线传感器网络中,基于时序协议的一致性控制方法不仅能够提高网络节点间的信息交互速度,而且还能够避免网络中的数据冲突问题。

二、复杂网络同步控制的概念与应用与多智能体系统一致性控制类似,复杂网络同步控制也是一种协同控制方法。

同时,复杂网络同步控制也是针对网络系统中的一致性问题展开研究的。

复杂网络同步控制的概念是指,在一个复杂网络中,网络中的节点能够在同一时刻达到相同的状态,从而实现整个网络的同步控制。

例如,在物理网络、信息网络、通信网络等领域都有着复杂网络同步控制的应用。

一致性归纳

一致性归纳

E[ (k 1) 2 (k)]
rs sup (k )0,kZ
2
(k) 2
2
2020/5/1
27
二阶随机网络的一致性
定理:ra rs , 且如果 rs 1, 多智能体网络几乎处处
收敛到一致
E[‖( (k 1)‖22 ‖ (k)‖2 ) | (k)] (1 rs )‖ (k)‖22
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28
二阶随机网络的一致性
定理: 二阶离散随机网络的逐步收敛因子是
rs r @[M T (HH T )M L%e ]
其中 (g) 表示矩阵的谱半径.
nn
Le E(L)
pij Bij
i1 j i, j 1
M In E Le F , Bij wijei (ei e j )T ,
[2] Peng Lin, Yinming Jia, Lin Li, “Distributed robust H∞ consensus control in directed networks of agents with time-delay,” Systems & Control Letters, 2008.
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5
一致性问题
网络的节点表示智能体或个体
a ji
网络的边表示通讯或相互作用关系
xi(t) 表示第 i 个智能体的状态
ui(t) 一致性协议 (consensus protocol)
一致性: || xi xj || 0, as t .
node
Multi-agent Network
,
t
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16
二阶一致性协议
n
ui aij (xi x j ) (vi v j ) j 1 0 :控制增益

多智能体系统一致性问题概述[行业特制]

多智能体系统一致性问题概述[行业特制]

一致性问题
• 聚集问题 • 同步现象 • 集群运动
8
一类荟萃
Boid模型:
一致性问题的描述
9
一类荟萃
一致性问题的描述
Vicsek模型:
xi
(k
1)
1
1 ni
(k)
( xi
(k)
jNi (k )
xj
(k ))
xi (k)
智能体i的邻居
r
10
智能体i
一类荟萃
一致性问题的描述
Vicsek模型:
xi
xi Axi Bui
(11)

xi Axi Bui , yi Cx(i12)
对方程(11)用状态反馈 :
ui Kxi Wij (xj xi )
对方程(12)用状态反馈 : jNi
ui Kyi Wij ( y j yi ) jNi
17
一类荟萃
图论基础
顶点集合:
V (1, 2,3, 4,5,6)
边集合:
3 2
1
4 5
6
E {(1, 2),(2,3),(3, 4),(3,6),(4,5),(4,6)}
顶点 v的i 邻居集
Ni {v j | (vi , v j ) E}
18
一类荟萃
邻接矩阵:
A [aij ] nn
aij
有向图
一类荟萃
图论基础
有向加权图或有向图:
G (V , E, A)
3 2
4 5
6
V (v1, v2,..., vn ) :代表图的n个顶点;
1
E V V:由节点对组成的边集合;
eij (vi , v:j )如果E 存在从第i个顶点到第j个顶点的信息流,则 该节点对有连边;

人工智能导论第9章 智能体与多智能体系统-PPT课件

人工智能导论第9章 智能体与多智能体系统-PPT课件
8
9.1 智能体的概念与结构
9.1.4 反应式Agent
反应式Agent是一种具备对当时处境的实时反应能
力的Agent。
Agent

环境
传感器
9
9.1 智能体的概念与结构
9.1.5 慎思式Agent
慎思式Agent是一种基于知识的系统,包括环境描
述和丰富的智能行为的逻辑推理能力。
统可以协作求解单一专家系统难以解决的问题。
15
9.2 多智能体系统的概念与结构
13
第9章 智能体与多智能体系统

9.1 智能体的概念与结构
9.2多智能体系统的概念与结构

9.3 多智能体系统的通信


9.4 多智能体系统的协调
9.5 多智能体系统的协作
9.6 多智能体系统的协商
14
9.2 多智能体系统的概念与结构
9.2.1 多智能体系统的特点
MAS中每个智能体具有独立性和自主性。
紧急和 简单情 况
通信
动作
决策生成
建模
一般 情况
请求/应答信息
执行器
反射
感知器
环境
其他Agent
11
9.1 智能体的概念与结构
9.1.7 Agent的应用
(1)电信。利用Agent的特性解决复杂系统和网络管理方面的 任务,包括负载均衡、故障预测、问题分析和信息综合等。
(2)兴趣匹配。Agent更多应用于商业网站向用户提供建议。
(3)用户助理。用Agent协助用户更好地完成特定的任务。 (4)组织结构。由多个Agent构造一个类似于人类组织的系统, 不同的Agent代表着系统内的不同角色,通过这些Agent之间的 通信和协作来完成具体的任务。目前主要应用于电子商务。

多智能体仿真资料PPT课件

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并行地求解问题。 6 )同一个多智能体系统中各个智能体可以异构。 7 )多智能体技术打破了当前知识工程领域中仅使用一个
专家系统的限制。
5.3.1 多智能体系统概述
3 多智能体系统的应用
多智能体在各个领域中的应用包括:智能机器人、交通控 制、柔性制造、协调专家系统、分布式预测、监控及诊断、 分布式智能决策、软件开发、虚拟实现、网络自动化与智 能化、分布式计算、产品设计、商业管理、网络化的办公 自动化、网络化计算机辅助教学及医疗等。
目前NetLogo 更新频繁,2008年11月26发布了NetLogo4.0.4 版。对于教学和科研等非商业目的应用可免费下载,其网址是:。
5.4.3 常用多智能体模拟工具
2. StarLogo
StarLogo是在美国自然科学基金会和乐高集团(LEGO Group)赞助下,由麻省理工学院多媒体实验室开发的基于 智能体的可编程建模环境。早期版本的StarLogo只能在 Macintosh机器上运行,2000年2月发布了基于Java的 版本,摆脱了计算机平台的限制。
从2004年3月起,Swarm网站迁移到新址:。
5.4.3 常用多智能体模拟工具
5. Repast
Repast是Recursive Porus Agent Simulation的缩写。 这是一个用Java开发的基于智能体的模拟框架。Repast 从Swarm中借鉴了很多设计理念,形成一个“类 Swarm”的模拟软件架构。Repast最初是由芝加哥大学 的社会科学计算实验室开发研制的,后来俄勒岗国家实验 室维护了一段时间,现在由来自政府、教育界和行业组织 成员组成的非赢利机构管理,网址是:。
多对多协商:多个智能体与另外多个智能体同时进行 协商。
3) 智能体之间的通讯

存在执行器饱和的多智能体系统一致性问题

存在执行器饱和的多智能体系统一致性问题

( School of AutomationꎬShenyang Aerospace UniversityꎬShenyang 110136ꎬChina)
Abstract: In this paperꎬthe consistency problem of multi ̄agent system under actuator saturation is stud ̄
科学基金( 项目编号:61602321)
作者简介: 关 威(1980 - ) ꎬ男ꎬ辽宁沈阳人ꎬ副教授ꎬ主要研究方向:受限系统、容错控制、非线性控制ꎬE ̄mail:guanweihaha@163 com
沈 阳 航 空 航 天 大 学 学 报
38
多智能体系统中的核心问题之一就是一致
跟随者的动态方程为
ẋ i ( t) = Ax i ( t) + Bσ( u i ( t) )
y i ( t) = Cx i ( t)
(1)
(2)
式中ꎬx0 ∈R n ꎬy0 ∈R p 代表领航者的状态向量和
输出向量ꎻx i ∈R n ꎬy i ∈R p ꎬσ( u i ( t) ) ∈R m ( i =
近年来ꎬ随着控制理论的快速发展ꎬ人们对
对多智能体系统的研究越来越重视ꎬ相对于单
单个系统的控制研究越来越成熟ꎬ自适应控制、
系统ꎬ多智能体系统在目标维度比较高且比较
神经网络技术、事件触发控制技术、切换控制技
复杂时ꎬ其优势就逐渐得以体现ꎬ其应用也非常
术以及最优控制等许多高效先进的控制技术越
广泛ꎬ多智能体系统在无人机编队、高空卫星编


信息科学与工程
文章编号: 2095 - 1248(2020)01 - 0037 - 06

多智能体系统一致性问题概述.

多智能体系统一致性问题概述.
j 1
图的Laplacian矩阵:
L DA
图论基础
1 2
4
0 1 A 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0
1 0 D 0 0 0 2 0 0 0 0 1 0
3
0 0 0 2
1 1 0 1 2 1 L 1 0 1 1 0 1
1 有向拓扑 无向拓扑
3 2 6 1
5 2
3
5
3
5
6
1
2 6
1
0
1
切换拓扑
2
n
一致性问题的设计

信息拓扑结构(可设计)

控制协议
线性、非线性 同步、异步
控制协议设计
通用一致性协议: ui Kxi Wij ( x j xi )
jNi
ui K1 xi K2 wij ( x j xi )
jNi
(4)
判据: 固定无向连通拓扑结构情况下,
1 n xi (t ) xi (0) n i 1
xi Axi Bui
高阶系统模型:
0 1 0 A ,B 0 0 1
A Rnn , B Rnm
高阶
一致性问题的建模

智能体动态模型

信息拓扑结构
有向、无向 固定、时变
图论基础
智能体 顶点
通信

多智能体网络
有向图
图论基础
有向加权图或有向图:
t
无向连通图或强连通平衡图时,实现平均一致性:
1 n lim xi (t ) xi (0) t n i 1
一阶一致性
(2)离散时间系统

多智能体系统的最优一致性问题研究

多智能体系统的最优一致性问题研究

多智能体系统的最优一致性问题研究多智能体系统的最优一致性问题研究摘要:多智能体系统是由多个独立智能体组成的网络化系统,在现实世界中具有广泛应用。

然而,多智能体系统往往面临着保持一致性的挑战。

本文将研究多智能体系统中的最优一致性问题,探讨一些解决方案和应用案例。

1.引言多智能体系统是由多个自治、相互交互的智能体组成,每个智能体都能够独立地感知环境、做出决策并执行动作。

多智能体系统广泛应用于社交网络、智能交通、机器人控制等领域。

然而,由于个体间的异质性和个体目标之间的冲突,多智能体系统往往面临着保持一致性的挑战。

2.问题描述最优一致性问题是指在多智能体系统中,通过各个智能体之间的交互和协作,实现系统整体性能最优化的问题。

在这个问题中,每个智能体都追求自身的利益最大化,但同时也需要考虑整个系统的整体性能。

如何在个体利益和整体性能之间找到平衡点,是最优一致性问题的核心。

3.解决方案为了解决最优一致性问题,研究者提出了许多方法和算法。

以下是一些常见的解决方案:3.1.博弈论博弈论是一种研究冲突和合作关系的数学工具,可以用于多智能体系统中最优一致性问题的研究。

通过构建合适的博弈模型,可以分析各个智能体之间的冲突和合作关系,并找到系统整体性能最优的策略。

3.2.分布式优化分布式优化是一种将优化问题分解为各个子问题,并通过分布式算法协同解决的方法。

在多智能体系统中,可以将系统整体优化问题分解为各个智能体的局部优化问题,并通过分布式算法求解。

这样,每个智能体可以根据自身的局部信息做出决策,从而实现系统整体性能最优化。

3.3.强化学习强化学习是一种通过试错和反馈来优化智能体决策策略的方法。

在多智能体系统中,可以将多个智能体视为强化学习的个体,并通过相互之间的交互和反馈来优化决策策略。

通过不断学习和调整,最终实现系统整体性能最优化。

4.应用案例最优一致性问题在实际应用中具有重要的意义。

以下是一些应用案例的简要介绍:4.1.智能交通系统智能交通系统是一个由多个交通智能体组成的系统。

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n
其中, deg(vi ) , aij j 1
图的Laplacian矩阵:
L D A
图论基础
1
2
4
3
0 1 0 0
A 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0
1 0 0 0
1 1 0 0
D 0 2 0 0 L 1 2 1 0
0 0 1 0
1 0 1 0
0 0 0 2
1 0 1 2
图论基础
3 2
1
0
5
3
2 6
5 6
3 2
1
1
1
2 n
切换拓扑
5 6
一致性问题的设计
• 信息拓扑结构(可设计)
• 控制协议
线性、非线性 同步、异步
控制协议设计
通用一致性协议: ui Kxi Wij (xj xi ) jNi ui K1xi K2 wij (xj xi ) jNi 设计 K1 ,得到期望的动态 设计 K2 ,可以达到状态一致和一定的收敛速度。
多智能体一致性问题概述
多智能体协作的动机 一致性问题的描述 图论基础 一致性问题的建模、通信拓扑、协议设计
一阶、二阶、高阶多智能体系统一致性
鱼群的群体协调性
多智能体协作的动机
鱼群迁徙 集体觅食 躲避天敌
多智能体协作的动机
候鸟迁徙 集体扑食 吓跑敌人
鸟群的群体协调性
多智能体协作的动机
焊装机器人协同工作
密度较大 噪声较小 有序运动
一致性问题的建模
• 智能体动态模型
线性、非线性 连续、离散 低阶、高阶 时变、时不变 同构、异构
• 信息拓扑结构建模
智能体动态模型
线性系统模型: xi Axi Bui 非线性系统模型: xi f (xi ,ui )

网络化多智能体系统快速一致性研究

网络化多智能体系统快速一致性研究

网络化多智能体系统快速一致性研究目录摘要 (i)Abstract ..................................................................................................... ...................................... i i 目录.. (i)第一章绪论 (1)1.1引言 (1)1.2课题研究的背景及意义 (1)1.3课题的研究现状 (3)1.3.1多智能体系统 (3)1.3.2多智能体系统快速一致性 (4)1.3.3多智能体系统中的丢包以及滤波 (5)1.4本文的研究内容 (6)第二章网络化多智能体系统快速一致性的理论基础 (8)2.1 引言 (8)2.2图论基础 (8)2.3多智能体快速一致性基础 (9)2.3.1一致性算法 (9)2.3.2快速收敛算法 (9)2.4卡尔曼滤波基础 (10)2.4.1线性矩阵不等式 (10)2.4.2 Schur补引理 (11)2.4.3 卡尔曼滤波 (12)2.5总结 (13)第三章多智能体系统快速一致性 (14)3.1 引言 (14)3.2 一致性算法的提出 (14)3.3 一阶模型下的快速一致性算法 (15)3.4 二阶模型下的快速一致性算法 (17)3.5 数值仿真 (19)3.6本章小结 (21)第四章多智能体系统中的丢包以及滤波 (23)4.1 引言 (23)4.2多智能体系统中的丢包以及滤波问题简述 (23)4.3多智能体系统中的卡尔曼滤波过程 (24)4.4多智能体系统中的滤波结论 (27)4.4.1 滤波临界值特点及计算方法 (27)4.4.2 一步预测法 (28)4.5数值仿真 (29)4.6本章小结 (31)第五章搜救小车实验平台 (32)5.1 引言 (32)5.2编程思想 (32)5.2.1 领导者 (32)5.2.2 跟随者 (35)5.2.3 PC控制端 (37)5.3测试与结果 (38)5.4本章小结 (39)第六章总结与展望 (41)6.1 总结 (41)6.2 展望 (41)参考文献 (42)致谢 (47)攻读学位期间的研究成果 (48)第一章绪论1.1引言随着第一台计算机在二十世纪的出现,机器人技术就迅猛的发展起来了。

多智能体系统中的几个问题

多智能体系统中的几个问题
在多智能体系统中,鲁棒性问题指的是系统 在面对不确定性因素和干扰时,仍然能够保 持稳定性和可靠性。
鲁棒性问题的来源
多智能体系统中的鲁棒性问题主要源于环境的不确 定性、通信的不确定性和智能体的行为不确定性。
解决鲁棒性问题的策略
解决多智能体系统中鲁棒性问题的策略包括 基于控制理论的方法、基于鲁棒博弈论的方 法、基于学习的方法等。
01
通过设计合理的共享协议和机制,确保信息的安全、准确和及
时共享。
发展高效的知识推理方法
02
研究和发展新的知识推理方法,以便更有效地处理多智能体系
统中的信息和知识。
考虑隐私和安全问题
03
在信息共享和知识推理过程中,需要考虑隐私和安全问题,如
数据加密、访问控制等。
CHAPTER 05
多智能体系统中的环境感知与适应
公平性问题的来源
多智能体系统中的公平性问题主要源于系统中资源、信息和权力的不均衡分布,以及智能体之间在能力、地位和目标 上的差异。
解决公平性问题的策略
解决多智能体系统中公平性问题的策略包括基于公平博弈论的方法、基于资源公平分配的算法、基于能 力公平分担任务的策略等。
多智能体系统中的鲁棒性问题
鲁棒性问题的定义
CHAPTER 02
分布式问题求解
分布式问题求解框架
基于元胞自动机的框架
元胞自动机是一种离散模型,每个元 胞都遵循相同的规则进行状态更新, 通过模拟元胞自动机,可以构建一个 分布式问题求解框架。
基于多智能体的框架
多智能体系统是由多个智能体组成的 系统,每个智能体都能够进行局部决 策,通过多个智能体的协作,可以构 建一个分布式问题求解框架。
分布式问题求解算法
基于元胞自动机的算法

饱和受限的多智能体系统一致性问题研究

饱和受限的多智能体系统一致性问题研究

饱和约束下多智能系统的一致性问题研究1、本文概述随着技术的发展,多智能体系统已广泛应用于无人驾驶、无人机集群、自动化生产等领域。

一致性是这些系统的关键研究课题之一,关系到整个系统的稳定性和性能。

在实际应用中,由于通信带宽、计算资源、能源供应等多种因素,多智能体系统往往面临饱和限制。

这些限制可能导致系统性能下降,甚至导致不稳定。

研究饱和约束下多智能体系统的一致性问题具有重要的理论价值和现实意义。

本文旨在研究具有饱和约束的多智能体系统的一致性问题。

我们将介绍多智能体系统的基本知识,包括一致性问题的定义、特征和基本概念。

接下来,我们将分析饱和约束对多智能体系统一致性的影响,并探讨其发生的原因和机制。

在此基础上,我们将提出一系列解决饱和约束问题的策略和方法,包括改进通信协议、优化控制算法和提高计算效率。

我们将通过仿真实验和实际案例验证所提出的策略和方法的有效性,为实际应用提供理论支持和实践指导。

本文的主要贡献包括:1)系统地研究和分析了饱和约束下多智能体系统的一致性问题;2)提出了一系列解决饱和约束的策略和方法;3)通过仿真实验和实际案例验证了所提策略和方法的有效性。

本文的研究成果为多智能体系统的设计和优化提供了重要的理论依据和实践指导,有助于推动多智能体在实际应用中的发展。

2、多智能体系统综述多代理系统(MAS)是由多个代理组成的分布式系统,这些代理可以是物理实体,也可以是软件代理。

他们在特定的环境中合作和谈判,共同完成特定的任务或目标。

多智能体系统的研究涉及多个学科,包括人工智能、控制理论、复杂性科学、经济学和社会学。

智能主体是一个具有一定自主性、社会性、反应性和主动性的实体。

它可以通过传感器感知环境信息,通过效应器作用于环境,并根据特定的目标和策略做出决策和行动。

多智能体系统是这些智能体的集合,它们通过网络进行通信和交换信息,共同实现系统级目标。

(1)分布:智能代理分布在不同的位置,通过网络进行通信和信息交换。

最新6-多智能体仿真教学讲义ppt课件

最新6-多智能体仿真教学讲义ppt课件
基于多智能体模拟与混合模拟集成中有个非常明 显的特点,即其混合深度加深了,建模更加灵活 了。
基于多智能体的混合型模拟集成结构如图5.2所 示。
对于单个智能体,其行为受到其属性值或环境变 量的影响,又由推理决策来决定,行为的结果又 将改变自己或者其他智能体属性值或环境变量, 依次动态推进。
5.3.3 多智能体与混合型模拟
5.2.2 智能体与对象
(1)对象的定义
对象是系统中用来描述客观事物的一个实体,它 是构成系统的一个基本单位。一个对象由一组属 性和对这组属性进行操作的一组服务(即方法) 组成。
5.2.2 智能体与对象
(2)智能体与对象的区别
1)自治程度不同。 2)自治行为的灵活性(自治性、反应性、社会
的或软件的)来感知环境,并通过效应器作用于环境。 智能是根据研究的需要和技术的可行性,使智能体具有合
适的智能特性(如理性、诚实性等)。 交互是指智能体可以被其他的为追求自己的子目标而执行
相应任务的智能体(或人)所影响。交互可以通过他们之 间共享的环境或共享的语言来实现。
5.4.2 多智能体系统分析
智能体,而第二个智能体为了实现某一目标也依赖于 第一个智能体(两个目标不必相同)。相互依赖蕴涵 着交互依赖。
2) 智能体之间的关联结构和协商
一对一协商:一个智能体只与另一个智能体协商。其 中的智能体对于可能的交易有对称的偏好。
5.4.2 多智能体系统分析
多对一协商:一个智能体与一定数量的智能体协商, 拍卖是多对一协商的例子。
性) 不同。 3)智能体组成的系统,对每一个智能体来说,
它都有自己独立的控制线程;而在标准的对象模 型中,整个系统才有一个控制线程。 注意:尽管智能体与对象有着重大的区别,但这 并不妨碍用面向对象技术来实现智能体。
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3 2
4 5
6
1 无向拓扑
3 2
1
0
5
3
2 6
5 6
3 2
1
1
1
2 n
切换拓扑 25
5 6
一致性问题的设计
• 信息拓扑结构(可设计)
• 控制协议
线性、非线性 同步、异步
26
控制协议设计
通用一致性协议: ui Kxi Wij (xj xi ) jNi ui K1xi K2 wij (xj xi ) jNi 设计 K1 ,得到期望的动态 设计 K2 ,可以达到状态一致和一定的收敛速度。
时变系统模型: xi A(t)xi B(t)ui 时不变系统模型: xi Axi Bui
13
智能体动态模型
同构系统模型: 异构系统模型:
xi Axi Bui xi Ai xi Biui
低阶系统模型: xi Axi Bui
一阶 A 0, B 1
二阶
0 A 0
w0i,j
,
(vi
,vj) 其他
E
19
图论基础
3 2
1
4 5
6
图论基础
度矩阵:
D diag(deg(v1), deg(v2 ),..., deg(vn )}
其中,deg(vi ) n aij , j 1
图的Laplacian矩阵:
L D A
20
图论基础
1
2
4
3
0 1 0 0
1 0 0 , B 1
高阶系统模型:
高阶 A Rnn , B Rnm
14
一致性问题的建模
• 智能体动态模型
• 信息拓扑结构
有向、无向 固定、时变
15
智能体 通信
图论基础
顶点 边
多智能体网络
16
有向图
图论基础
有向加权图或有向图:
G (V , E, A)
3 2
密度较大 噪声较小 有序运动
11
一致性问题的建模
• 智能体动态模型
线性、非线性 连续、离散 低阶、高阶 时变、时不变 同构、异构
• 信息拓扑结构建模
12
智能体动态模型
线性系统模型: xi Axi Bui 非线性系统模型: xi f (xi ,ui )
连续时间模型: 离散时间模型:
xi Axi Bui xi (k 1) Axi (k) Bui (k)

1 n
n
28 xi (0)
i 1
(2)离散时间系统
一阶一致性
xi (k 1) xi (k) ui (k)
(3)
一致性协议:
ui aij (xj (k) xi (k))
(4)
jNi
判据: 固定无向连通拓扑结构情况下,
xi (t)

1 n
n i 1
xi (0)
vi (t) 0
边集合:
3 2
1
4 5
6
E {(1, 2),(2,3),(3, 4),(3,6),(4,5),(4,6)}
顶点vi 的邻居集
Ni {v j | (vi , v j ) E}
18
邻接矩阵:
A [aij ] nn
aij

1, 0,
(vi
,vj) 其他
E
加权邻接矩阵:
aij

多智能体系统一致性问题概述
多智能体一致性问题概述
多智能体协作的动机 一致性问题的描述 图论基础 一致性问题的建模、通信拓扑、协议设计
一阶、二阶、高阶多智能体系统一致性
2
鱼群的群体协调性
多智能体协作的动机
鱼群迁徙
集体觅食
躲避天敌
3
多智能体协作的动机
候鸟迁徙 集体扑食 吓跑敌人
鸟群的群体协调性
4
多智能体协作的动机
8
Boid模型:
一致性问题的描述
9
一致性问题的描述
Vicsek模型:
1
xi (k 1) 1 ni (k) (xi (k ) jNi (k ) x j (k)) xi (k)
智能体i的邻居
r
10
智能体i
一致性问题的描述
Vicsek模型:
1
xi (k 1) 1 ni (k) (xi (k ) jNi (k ) x j (k)) xi (k)
27
一阶一致性
(1)连续时间系统
一阶数学模型 :
xi ui
i 1,..., n
(1)
一致性协议:
(2)
ui aij (xj xi )
判据:
jNi
存在有向生成树
共同状态:
lim
t
xi
(t
)

rT
x(0)
无向连通图或强连通平衡图时,实现平均一致性:
lim
t
xi (t)
0 1(L) 2 (L) ... n (L)
22
vi
vk1 vk2
图论基础
vi vk1
vk2
vkl
vj
强连通图
任意2个不同的结点间都存在 1条有向路径
23
vkl
vj
连通图
任意2个不同的结点间都存在 1条路径
图论基础
1
2
3
4
5
6
有向生成树
24
信息拓扑结构
3 2
4 5
6
1 有向拓扑
焊装机器人协同工作
工程应用
5
机器人足球
多智能体协作的动机
社会生活
交通控制 企业行为 供电控制
6
多智能体协作的动机
智能体特点:
• 信息处理和执行能力有限 • 传感和通信能力有限 • 分布式
7
一致性问题的描述
一致性问题是多智能体系统协作控制中的典型 问题之一,实际上也是根本性问题。
一致性问题
• 聚集问题 • 同步现象 • 集群运动
29
考虑智能体具有状态方程:
xi Axi Bui
0是Laplacian矩阵的特征值,1=[1,1,…,1]T为属于特 征值0的右特征向量;
假定有向图 G 的阶数为 n ,Laplacian矩阵为 L ,如
果 G 是强连通的,那么有
rank(L) n 1
如果 G 是连通的且对称,那么 L 是对称的、半正定
的,并且所有的特征值都是实数且非负,可以写成
A 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0
1 0 0 0
1 1 0 0
D 0 2 0 0 0 0 1 0
L 1 1
2 0
1 0 1 0
0 0 0 2
1 0 1 2
21
图论基础
Laplacian矩阵的部分 v2,..., vn ) :代表图的n个顶点;
1
E V V
:由节点对组成的边集合;
eij (vi , v j ) E :如果存在从第i个顶点到第j个顶点的信 息流,则该节点对有连边;
A
:邻接矩阵,表示节点与边的关系。
17
图论基础
顶点集合:
V (1, 2,3, 4,5,6)
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