基于多智能體群集的分布式環(huán)境探測算法研究.pdf

1、由于多智能體系統(tǒng)與單個(gè)智能體相比，有很多優(yōu)點(diǎn)，因此對(duì)多智能體的協(xié)同合作的研究在近年來受到學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的廣泛重視。其中基于多智能體群集的環(huán)境場探測具有很好的現(xiàn)實(shí)意義。多個(gè)智能體通過協(xié)同合作來對(duì)某環(huán)境區(qū)域（如核污染環(huán)境、赤潮（水華）環(huán)境、有毒氣體泄漏區(qū)域等）進(jìn)行梯度跟蹤找到該環(huán)境區(qū)域濃度值的極大值，或?qū)δ承┨卣髦蹈?，從而獲得一定觀測區(qū)域內(nèi)環(huán)境標(biāo)量場的分布情況，會(huì)為人們處理環(huán)境污染和突發(fā)事件以及認(rèn)識(shí)自然環(huán)境帶來很大的幫助。
　　通常

2、情況下，所探測環(huán)境場值分布的先驗(yàn)?zāi)Ｐ褪菬o法得到的，每個(gè)智能體通過傳感器只能測得環(huán)境場的標(biāo)量信息，而不能測量出環(huán)境場中的梯度，因此需要多個(gè)智能體用測量值來估計(jì)梯度信息。
　　本文首先提出了一種基于多智能體群集的環(huán)境場極值探測算法。該算法中多智能體僅僅根據(jù)自己以及自己的鄰居對(duì)環(huán)境場的探測值信息，估計(jì)環(huán)境場的梯度方向，基于估計(jì)的梯度向量，利用分布式一致優(yōu)化算法，得到驅(qū)使智能體運(yùn)動(dòng)的控制輸入項(xiàng)，結(jié)合多智能體群集策略，完成對(duì)環(huán)境場的極大值探

3、測。該算法與現(xiàn)有算法相比，不需要預(yù)知環(huán)境場的分布模型，而且具有靈活的群集拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，而不需要一個(gè)固定的隊(duì)形。通過仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該算法的有效性和魯棒性。其次，為了得到更多環(huán)境場的分布信息，在論文提出的環(huán)境場極大值探測算法的基礎(chǔ)上，提出了基于多智能體群集的環(huán)境場等值線追蹤方法。在該算法中，智能體計(jì)算出估計(jì)的梯度的正交向量，然后將該向量進(jìn)行一致平均，得到沿等值線運(yùn)動(dòng)的控制輸入項(xiàng)，結(jié)合多智能體群集策略，完成對(duì)等值線的追蹤。在該算法中根據(jù)當(dāng)前位置