多智能體理論及其在電梯群控中的應用研究.pdf

1、當今，分布式人工智能研究的一個熱點是多智能體系統(tǒng)，它是分布式問題求解的進一步發(fā)展。隨著多智能體理論與技術的發(fā)展，其應用范圍也在不斷擴大，但是多智能體技術的理論與應用研究剛起步不久，還有不少問題有待解決。其中，多智能體結構的改進是日后的研究方向之一。
　　 本論文設計了基于遺傳算法的多智能體電梯群控系統(tǒng)結構及其中各個Agent的功能，不僅緩解以往集中式群控器的計算任務量大，運算效率低等問題；而且還能夠利用群控算法Agent來實現(xiàn)可

2、重新派梯的多目標優(yōu)化過程，具有更強的自學習與自適應能力，并能保證派梯的實時最優(yōu)性。
　　 (1)本文回顧了多智能體系統(tǒng)的發(fā)展歷史，指出日后多智能體理論及應用的研究方向，并介紹了Agent及多智能體系統(tǒng)的基本概念和特點，Agent的結構和多智能體系統(tǒng)的體系結構，多個Agent之間的協(xié)作協(xié)調方法，多智能體系統(tǒng)中的通訊以及多智能體系統(tǒng)的開發(fā)語言與工具等內(nèi)容。
　　 (2)研究設計基于多智能體電梯群控系統(tǒng)結構與基于多目標優(yōu)化的電

3、梯群控系統(tǒng)結構并進行深入分析，對二者進行綜合改進后，設計出基于遺傳算法的多智能體電梯群控系統(tǒng)，將每臺電梯設計為一個Agent，使每個單梯Agent自己能夠進行局部協(xié)調規(guī)劃，計算各自的綜合評價函數(shù)，加強單梯Agent的獨立自主性。
　　 (3)設計了基于遺傳算法的多智能體電梯群控系統(tǒng)中交通流模塊、交通流Agent、協(xié)調Agent、群控算法Agent等的結構及具體的工作流程。在無新的外呼梯信號產(chǎn)生時，協(xié)調Agent會啟動群控算法Ag

4、ent的遺傳算法來進行派梯，這樣不僅考慮到對系統(tǒng)4個目標的同時優(yōu)化，而且實現(xiàn)了可重新派梯過程；而當有新的外呼梯信號產(chǎn)生時，使用典型的調度算法，通過各Agent之間的協(xié)作協(xié)調及交互來對信號進行初步派梯處理，并為可重新派梯的群控算法Agent中的遺傳算法提供初始種群中的部分染色體，提高遺傳算法的運行效率及自適應性。最后，對基于遺傳算法的多智能體電梯群控系統(tǒng)進行仿真實驗，與僅使用典型的調度算法相比，前者能夠獲得更好的綜合性能指標。