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文檔簡介
1、信息獲取是信息處理過程中一個重要研究內容,獲取到的信息數(shù)據(jù)精度越高,越有助于提升整個系統(tǒng)的效率。高精度數(shù)據(jù)可以通過兩種方法獲取,一種是采用高精度的儀器,該方法的研究和使用成本高,且極可能遇到技術瓶頸;另一種是使用多個低精度的儀器進行監(jiān)測,然后通過算法進行融合,獲得綜合信息,該方法需要對多個探測儀器進行有效管理。
根據(jù)實際需求,本文對信息探測的研究采用后一種方法,將每個探測節(jié)點抽象為智能體,探討了多智能體的協(xié)同組網(wǎng)技術。首先對多
2、智能體的結構進行建模,描述智能體應該包含的內容,同時為協(xié)調智能體的行為,對任務分配和路徑規(guī)劃進行了研究,最后通過仿真演示驗證系統(tǒng)的功能。所完成的主要工作如下:
(1)對Agent進行形式化表示,包含Agent的各種屬性,并對它們的行為進行定義。根據(jù)Agent在系統(tǒng)中的層次,構建具有不同結構的Agent;為實現(xiàn)Agent之間的協(xié)同,對Agent的通信語言進行研究,擴展了其通信原語以滿足應用需求;
(2)目前多Agent
3、任務分配中廣泛使用合同網(wǎng)算法,然而該算法存在通信量大、動態(tài)效果差等不足。針對算法中存在的問題,提出了一種改進的合同網(wǎng)算法,通過引入負載均衡度和任務信任度兩個因素,限制任務的公布范圍并修改對Agent的評價策略,從而提高多Agent系統(tǒng)任務分配效率;
(3)設計并實現(xiàn)了多Agent的協(xié)同算法,采用人工勢場法對Agent的路徑規(guī)劃問題進行了研究,使正在執(zhí)行任務的Agent的路徑達到最優(yōu);為使Agent在運行中不斷優(yōu)化自身動作,探討
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