基于群智能的多智能体系统体系结构设计与应用
基于多智能体的群体智能算法研究
基于多智能体的群体智能算法研究随着信息技术的发展，人工智能在各个领域的应用越来越广泛，而群体智能算法作为其中的一种重要算法，也逐渐受到关注。
基于多智能体的群体智能算法作为群体智能算法中的一类，具有较强的分布式协作能力和自适应性，已经在许多领域得到广泛应用。
本文将从智能体、群体智能算法和多智能体三个方面来阐述基于多智能体的群体智能算法的研究。
智能体智能体指能够感知环境、进行决策并采取行动的系统。
在群体智能算法中，智能体是最基本的单位。
一个智能体可以是一个物理实体（如机器人），也可以是一个虚拟对象（如软件机器人）。
智能体通常具有以下几个特征：1. 感知能力：智能体能够感知环境的信息，包括传感器、摄像头等物理设备传来的信息以及与其他智能体之间的交互信息。
2. 决策能力：智能体能够根据自身状态和环境信息做出决策，决定采取何种行动。
3. 行动能力：智能体能够执行决策，实现具体的行动。
群体智能算法群体智能算法是模拟生物群体中的协作行为，从而实现某些智能任务的算法。
群体智能算法包括了许多子领域，如蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法等。
这些算法的共同点在于它们都模仿了现实生活中生物群体的某些特征，例如群体中的相互协作和自适应调节等。
在群体智能算法中，智能体具有分布式的决策能力，通过与其他智能体的协作来执行某些任务。
群体智能算法通常包含以下几个步骤：1. 初始化：为每个智能体随机或根据经验分配一组初始参数。
2. 评估：根据问题的特性和要求，设计一个评估函数来评价每个智能体的性能。
3. 选择：从当前种群中选择最好的一些智能体进行下一步繁殖。
4. 变异：对选拔出的智能体进行一定的变异操作，增加种群的多样性。
5. 重复执行：迭代上述步骤，直到解得到满意的优化或者停止条件达到。
多智能体多智能体指由多个智能体组成的系统。
在多智能体系统中，智能体之间通过某种交互方式进行信息和资源的共享，以完成任务目标。
多智能体系统的研究涉及到多个领域，例如计算机科学、控制工程、社会学、心理学等。
基于多智能体系统的群体智能优化算法研究
基于多智能体系统的群体智能优化算法研究近年来，随着互联网和大数据技术的快速发展，人们对数据处理和分析能力的需求日益增长。
群体智能优化算法作为一种有效的数据处理和优化手段，逐渐得到广泛应用。
本文将从多智能体系统的角度出发，对群体智能优化算法进行探讨。
一、群体智能优化算法的概述群体智能优化算法是指一类基于自然生态系统中群体智能行为规律的优化方法。
它包括多种优化算法，如粒子群算法、蚁群算法、人工鱼群算法等。
这些算法不同于传统的优化方法，它们利用群体智能的协同作用，在寻找最优解的过程中实现优化目标。
群体智能优化算法的优点是可以在不依赖先验知识的情况下，对复杂多变的问题进行优化和求解。
同时，这些算法也有一些缺点，比如传统的算法需要大量的计算和存储资源，而且在大规模问题上效率较低。
为了弥补这些局限，科学家们提出了多智能体系统思想。
二、多智能体系统的基本特点和应用多智能体系统是指一组具有自我决策、自我适应和自组织性质的个体，它们通过相互交互和合作来协同解决问题的系统。
多智能体系统的个体具有以下特点：1. 自我决策性：个体具有自我决策的能力，可以根据所处环境和目标进行自适应调整。
2. 自我适应性：个体可以对自身状态和所处环境进行感知和反馈，从而实现自适应和动态调整。
3. 自组织性：个体可以自发地进行组织和分工，通过掌握信息和资源协作完成任务，实现系统整体的优化。
多智能体系统的应用非常广泛，涉及机器人、智能交通、环境监测、军事模拟等领域。
在群体智能优化算法研究中，多智能体系统的应用可以使算法更加高效和准确，提高求解效率和精度。
三、在群体智能优化算法中应用多智能体系统的方法及优化效果在群体智能优化算法中，引入多智能体系统的思想可以提高算法的效率和优化精度。
具体而言，多智能体系统引入了以下两种方法：1. 个体间协作：在群体智能优化算法中，个体之间的协作可以通过共享信息、资源和任务来实现。
这种协作方式利用个体之间的相互协助和协调，可以加速求解，提高优化效果。
《2024年基于群体智能的无人机集群协同对抗系统的设计与实现》范文
《基于群体智能的无人机集群协同对抗系统的设计与实现》篇一一、引言随着无人机技术的不断发展，其在军事、民用领域的应用愈发广泛。
尤其在执行复杂任务时，需要多架无人机进行协同作战。
而基于群体智能的无人机集群协同对抗系统（以下简称“系统”）能够在多种环境中快速应对并执行复杂的协同任务。
本文旨在阐述基于群体智能的无人机集群协同对抗系统的设计与实现过程。
二、系统设计（一）系统架构设计本系统采用分布式架构，由多个无人机节点组成集群，每个节点均具备独立的数据处理和决策能力。
系统架构包括感知层、决策层和执行层。
感知层负责收集环境信息，决策层根据感知信息做出决策，执行层负责将决策转化为无人机的飞行动作。
（二）算法设计1. 群体智能算法：采用基于多智能体系统的群体智能算法，通过分布式协作实现无人机集群的协同对抗。
2. 路径规划算法：根据任务需求和环境信息，为每架无人机规划最优路径。
3. 决策融合算法：将各无人机的感知信息和决策结果进行融合，以提高决策的准确性和鲁棒性。
三、系统实现（一）硬件实现本系统采用多旋翼无人机作为基本单元，配备有传感器、通信设备、计算单元等。
传感器用于收集环境信息，通信设备用于实现无人机之间的信息交互，计算单元负责处理数据和做出决策。
（二）软件实现1. 感知层软件：通过传感器数据采集模块，实时收集环境信息，包括敌方目标位置、速度等。
2. 决策层软件：采用群体智能算法和路径规划算法，根据感知信息为每架无人机做出决策。
同时，采用决策融合算法将各无人机的决策结果进行融合，形成最终的协同决策。
3. 执行层软件：将协同决策转化为无人机的飞行动作，通过控制模块实现无人机的自主飞行。
（三）系统集成与测试将硬件和软件进行集成，通过仿真和实际测试验证系统的性能。
在仿真环境中模拟不同场景下的协同对抗任务，测试系统的路径规划、决策融合和协同对抗能力。
在实际环境中进行实际测试，验证系统的稳定性和可靠性。
四、系统应用与展望（一）系统应用本系统可广泛应用于军事、民用领域，如战场侦察、目标追踪、协同打击等任务。
基于多智能体系统的协同无人机群组织与规划
基于多智能体系统的协同无人机群组织与规划近年来，随着无人机技术的快速发展，无人机在各个领域的应用也越来越广泛。
无人机群组织与规划是无人机系统中的一个重要组成部分，通过多智能体系统的协同，实现无人机的集群组织与规划，将能够提高无人机系统的效率和性能。
基于多智能体系统的协同无人机群组织与规划，主要涉及三个方面的内容：多智能体系统的建模与设计、协同控制算法的设计与实现、无人机群组织与规划策略的制定与优化。
首先，在多智能体系统的建模与设计方面，需要对无人机系统进行全面的建模与设计，建立各个无人机之间的通信网络，构建多智能体系统的结构与拓扑关系。
同时，还需要对各个无人机的动力学特性进行建模，并考虑到实际环境中可能存在的不确定性和噪声。
其次，在协同控制算法的设计与实现方面，需要设计一种有效的控制算法，实现无人机之间的协同与合作。
这种算法需要考虑到多智能体系统的复杂性和不确定性，能够在保证无人机性能的同时，实现集群的组织与规划。
同时，还需要考虑到无人机之间的通信延迟和通信带宽限制等实际问题，保证算法的可行性和实用性。
最后，在无人机群组织与规划策略的制定与优化方面，需要根据具体的任务需求和环境条件，制定合适的群组织与规划策略。
这包括无人机的集群编队，任务分配，路径规划等内容。
同时，还需要考虑到无人机系统的资源限制和任务优先级等因素，实现无人机系统的高效运行和优化性能。
基于多智能体系统的协同无人机群组织与规划具有许多优势和应用价值。
首先，通过多智能体的协同与合作，可以使得无人机系统具有更高的灵活性和适应性，能够适应不同的任务需求和环境条件。
其次，无人机的集群组织与规划能够提高无人机系统的工作效率和任务完成能力，提高任务的成功率和准确性。
此外，基于多智能体系统的协同无人机群组织与规划还可以应用于无人机领域的各个方面，包括军事侦察、灾害救援、农业植保等领域，具有广泛的应用前景和市场需求。
在未来的研究中，还需要进一步深入研究多智能体系统的协同无人机群组织与规划技术。
基于多智能体系统的群体行为建模与仿真研究
基于多智能体系统的群体行为建模与仿真研究随着科技发展的不断迅速，越来越多的行为和事件可以通过建模和仿真技术来解决。
其中一个应用领域是通过多智能体系统来模拟群体行为。
本文将探讨基于多智能体系统的群体行为建模与仿真研究的相关内容。
一、多智能体系统的定义和特点多智能体系统（Multi-Agent System，简称MAS）是指同时具备自主决策、分布式感知和协同工作功能的一组互动的智能体群体。
MAS的特点在于其分布式、自组织和自适应的模式，其行为复杂性可以通过模拟计算的方式实现。
二、群体行为建模的相关研究1、基于智能体的群体行为建模智能体是指具有自主决策、知觉和学习能力的实体，可以对自身和环境进行感知和交互。
智能体群体模拟可以简单地认为为一段时间内的多人互动，该互动的性质取决于个体的相互作用。
智能体的特性，包括其自主性、异构性和低层次的义务，在群体中表现为协作、探索和竞争。
2、基于网络的群体行为模拟网络拓扑结构和网络节点能力是模拟和预测群体行为的重要因素。
网络结构可以决定群体行为的传播速度和规模，而节点能力可以决定节点对地域和行业影响的大小。
因此，通过网络拓扑结构建模和节点能力的测量，可以对群体行为进行更加精确的预测。
三、群体行为仿真的实践应用1、交通流仿真群体行为仿真的实践应用可以用于模拟城市内的交通流动，预测交通拥堵状况，以及优化城市交通规划。
通过交通流仿真，可以了解不同城市交通流量、道路网络、斑马线等因素对交通拥塞的影响，并提出对应的改进建议。
2、游戏产业仿真游戏产业仿真可以用于模拟不同类型的玩家行为，根据玩家行为数据进行分析，为游戏过程和平衡性做出调整。
通过对玩家行为的预测和模拟，可以分析他们在核心环节下的反应，并通过数据分析实现玩家行为的个性化预测。
四、基于多智能体系统的群体行为仿真的未来发展基于多智能体系统的仿真技术在未来的发展中将会更加广泛地应用于模拟人类行为和社会行为。
这类仿真将可以帮助我们了解人类社会和个体行为的本质特征，从而为人类社会未来的规划和战略发展提供更为科学的决策依据。
多智能体系统的研究及其应用
多智能体系统的研究及其应用第一章：引言多智能体系统是一种非常有前途的研究方向，它可以模拟自然界中大量的交互和协作行为，不仅可以用于科学研究，还可以应用于社交网络、智能交通、智能家居等实际场景中。
在本文中，我们将介绍多智能体系统的定义、特点以及相关技术和应用。
第二章：概述多智能体系统是由多个互相依存、互相作用的智能体构成的系统。
它不仅能够模拟自然界中大量的交互和协作行为，还可以对智能体之间的关系进行研究和分析。
多智能体系统最早被应用于博弈论等领域的研究中，但随着计算机技术的发展，多智能体系统的应用范围也在逐渐扩大。
多智能体系统的特点包括：高度分布式、局部信息和简化决策，这些特点使得多智能体系统在建模和仿真方面有着独特的优势。
通常情况下，多智能体系统会被看作是复杂动态系统，与单一智能体模型相比，它存在更多的挑战和复杂性。
第三章：多智能体系统的技术多智能体系统的研究需要涉及多个学科领域，包括计算机科学、控制科学、数学和经济学等。
以下是多智能体系统研究中常用的技术：1. 基于博弈论的研究方法博弈论是多智能体系统研究中的一种重要方法，它将多个智能体之间的相互作用看作是一种博弈过程。
通过博弈论模型，可以分析和预测多智能体系统的演化和协作行为。
2. Swarm Intelligence技术Swarm Intelligence技术是一种仿生学技术，它通过研究生物群体的行为来设计和优化多智能体系统的算法和策略。
Swarm Intelligence技术可以模拟昆虫、鸟群、鱼群等生物群体的行为，并将这种行为应用到多智能体系统中。
3. 分布式控制技术分布式控制技术可以实现多个智能体之间的协同控制，这种技术通常采用分布式计算和分布式控制器来实现。
通过分布式控制技术，可以实现多智能体系统的协调和优化控制。
第四章：多智能体系统的应用多智能体系统在很多实际场景中都可以得到应用，以下是一些典型的应用领域：1. 社交网络社交网络中的用户行为通常是高度交互的，多智能体系统可以模拟这种交互行为，并根据用户的数据来进行推荐等服务。
基于多智能体系统的协作建模与仿真
基于多智能体系统的协作建模与仿真随着物联网技术的飞速发展，多智能体系统也得到了广泛的应用。
多智能体系统是由多个智能体组成，智能体之间通过通信和协作来达成共同的目标。
在众多应用场景中，多智能体协同建模和仿真一直是研究的热点之一。
本文将从多智能体系统的特点、协作建模和仿真等方面介绍多智能体系统的协同建模和仿真。
一、多智能体系统的特点多智能体系统的最显著的特点是由多个智能体组成。
这些智能体之间可以相互通信和协作来完成共同的任务。
与传统的单一智能体系统相比，多智能体系统具有以下几个特点：1. 自主性：每个智能体都有自己独立的决策和行动能力，可以根据自身的知识和经验来做出最优的决策。
2. 分布性：多个智能体分布在不同的地方，形成一个分布式的系统，这些智能体之间通过网络来进行通信和协作。
3. 合作性：多个智能体之间可以相互协作，形成一个协同工作的群体，共同完成某项任务。
4. 开放性：多智能体系统是一个开放的系统，可以和其他系统进行接口，形成更加强大的应用场景。
二、多智能体系统的协作建模协作建模是多智能体系统的重要组成部分之一，它可以帮助开发人员更好地理解和构建多智能体系统。
在协作建模中，每个智能体都有自己的状态和行为，系统中的智能体之间通过协作实现共同的目标。
协作建模的主要目的是描述多智能体系统的行为，它包含以下几个方面的内容：1. 行为模型：行为模型描述智能体之间的关系和交互方式，定义了智能体的活动和规范。
2. 角色模型：角色模型指定每个智能体的角色和职责，明确了每个智能体的职责和权限。
3. 沟通模型：智能体之间通信的方式和协议，描述了智能体之间信息交流的过程。
4. 分配模型：分配模型确定了每个智能体的任务和工作量，保证智能体之间任务的分工和协调。
协作建模对于多智能体系统的研究和开发具有重要的指导作用。
它可以帮助开发人员更好地理解多智能体系统的结构和行为，并有效地指导系统的设计和实现。
三、多智能体系统的仿真仿真是多智能体系统研究的重要手段之一。
基于深度强化学习的多智能体系统设计与优化
基于深度强化学习的多智能体系统设计与优化随着人工智能技术的不断发展，越来越多的领域开始应用多智能体系统来完成一些复杂的任务。
同时，随着深度强化学习技术的不断进步，基于深度强化学习的多智能体系统也逐渐被广泛应用。
本文将探讨基于深度强化学习的多智能体系统的设计与优化。
一、多智能体系统概述多智能体系统是指由多个个体组成的系统，每个个体都具有自主决策和行为能力，并且可以相互协作完成一些复杂任务。
多智能体系统是一个相对独立的群体，受到相互作用的影响，每个智能体的决策都会影响整个系统的行为。
二、深度强化学习概述深度强化学习是一种强化学习的方法，它通过使用深度神经网络来学习一种最优的策略，以最大化奖励函数。
在深度强化学习的算法中，智能体通过与环境交互，不断尝试各种不同的行动，并根据环境的奖励来自我修正策略。
三、基于深度强化学习的多智能体系统设计基于深度强化学习的多智能体系统的设计需要考虑多个因素，包括智能体的交互、任务的定义和奖励函数的定义等。
在设计多智能体系统时，需要明确系统中各个智能体的目标，以及它们之间的相互作用关系。
考虑到多智能体系统中智能体的交互，常用的方法是基于深度强化学习的博弈论算法。
在博弈论算法中，每个智能体都需要根据其他智能体的行为来更新自己的策略，以达到最优的状态。
此外，还可以使用分层强化学习的方法，将整个任务分解成不同的层次，让不同的智能体负责不同的任务。
在任务的定义上，需要考虑任务的目标，任务的复杂度和任务的难度。
任务的目标应该明确，可衡量和可达成。
任务的复杂度应该适中，过于复杂的任务可能会使多智能体系统过于复杂，导致性能不稳定。
任务的难度应该适中，过于简单的任务可能会导致系统的性能无法得到有效提升。
对于奖励函数的定义，需要考虑具体的任务和智能体之间的相互作用关系。
在奖励函数的设计时，应该充分考虑到智能体之间的协作关系，尽量避免单个智能体获得过大的奖励而忽略了整个多智能体系统的性能。
四、基于深度强化学习的多智能体系统优化基于深度强化学习的多智能体系统的优化可以分为两个方面：策略的优化和模型的优化。
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性、 环境 异 构性 以及 诸 多 突 发 事 件 的 发 生 等 问 题 。 由于多 智 能 体 系 统 （ ｌａｅｔ ｙｔ Ｍｕｔｇｎ ｓ ｍ，ＭＡ ） 有 ｉ Ｓ ｅ Ｓ具 自主 性 和灵活 性 ， 已经 广 泛应用 于 各种 复杂 系统 中。
构系统中， 通过底层个体间的局部交互和各 自采取 的行为 自组织地完成系统的总体任务。
但是 ， 如何应用多智能体系统来解决当前动态不确
定性 系统 中的诸 多 问题 ， 提高 系统 的灵 活性 、 鲁棒 性 和 自适 应性 ， 是一个 需 要不 断探 索 的课 题 。 还 自然界 中 ， 蚂蚁 、 黄蜂 、 蜂 等社 会 性 昆虫 都 激 蜜 发人 类令 人惊 叹的 灵感 ， 些 生 物 群体 显示 如 何 将 这 大量简单 的个体通 过交互产 生集 体 的智 能…。这 目前 国际上 已经 提 出 了许 多多 智 能体 系统体 系
不断 涌现 ， 些 系统 都 面 临 着 操 作 中 的 动 态不 确 定 这
ｇｎｅ Ｓ ） 的 多 Ａ ｅｔ系 统 （ ｗ ｒ — ｔｌｅｃ－ ｅｃ ，Ｉ ｇｎ Ｓ ａ Ｉ ｅｉ ｎｅ ｍ ｎ ｌｇ ｂｓｄＭｕｔＡ ｅｔ ｙｔ ＳＭＡ ） 使 它 既 具 有 群 智 ａｅ ｌ ｇｎ ｓ ｍ，Ｉ Ｓ ， ｉ Ｓ ｅ 能 的特点 ， 动态 变化 的 环境具 有 一定 的鲁棒 性 、 对 灵 活性 和 自适应 性 ， 可 以应 用 到非 群 体 系 统 以及异 又
可行 性 。
关
键
词 ： 智能 ， 群 多智能 体 ， 系结构 ， 体 自组 织 ， 务 分 配 任
文献标 识 码 ： Ａ 文章 编 号 ：０ ０２ ５ （ ０ ２ ０ －１４ ） １０ －７ ８ ２ １ ） １ ２ ４５ ０
中图分 类号 ：Ｐ ８ Ｔ １
随着 Ｉｔ ｔ ｎｅ 的飞 速 发 展 以及 无 线 通 讯 技 术 的 ｍｅ 进步 ， 适计 算 、 普 家庭 医疗 护理 和 动态供 应链 等 应用
１ 相 关 理 论 及 工 作
结构 ， 主要有 以下几个 方面 ： 基于符号 推理系 Ｊ①
统 的体 系结 构 ， 通过 建 立 比较 完 整 的符 号 系统 进 行
些 自然群体具有高度冗余 性 、 更强的抗 扰动能力 以 及 动态适 应 工 作 环境 的能 力 。研 究 显 示 ， 在社 会 性
昆虫 同步控 制 的背后 ， 不存 在 中心协 调机 制 ， 而 并 然 从 系 统 级 层 面 看 ， 是 鲁 棒 、 性 、 度 自适 应 的。 却 柔 高
知识推理 ， 但复杂的模型计算和推理往往使得智能 体适应环境的能力较差。②基于反应式控制 的体系 结构 ， 优点是简单 、 经济 、 易计算性 、 预防失败 的健壮
（ Ｃ ０ １ １ 资助 Ｊ２ １２ ）
本 文 的工 作 是 建 立 基 于 群 智 能 （ ｗ ｒ ｎｅｉ Ｓ ａ Ｉｔｌ— ｍ ｌ
收稿 日期 ：０ １ ４０ ２ １－ －１ ．－ ０ 基金项 目： 国家航空科学 基金（ ０ ０ ７ ３２ ） ２ ｌ０ ５ ０２ 与西北工业大学基础研 究￣
作者简 介 ： 段俊花 （９９ ）女 ， １７一 ， 西北工业大学讲师 ， 主要从事人工智 能、 多智能体 系统 等的研究 。
研究 的课题 。
智能体系统的体 系结构 ， 在上层对复杂行 为进行推 理 、 策 ， 底层 采 用 基 于 行 为 主 义 的反 应 式 系 统 。 决 在 但如何将二者结合是一个 比较困难 的课题 ， 尚缺乏 构造混合系统较为系统的方法。④其它方法如应用 协进化计算来建立多智能体体系结构 ， 虽然取得一 些成就 ， 但算法本身比较复杂 ， 不易进行推广应用 ，
２１ ０２年 ２月
西 北 工 业 大 学 学 报
Ｊ ｕ ａ ｆ ｒｈ ｅ ｔ ｒ ｏｙ ｅ ｈ ｉａ ｉｅ ｓｔ ｏ ｒ ｌｏ ｔ ｗ ｓｅ Ｐ ｌｔ ｃ ｎ ｃ ｌ ｎ Ｎｏ ｎ Ｕｎ ｖ ｒｉ ｙ
Ｆｅ ． ２０１ ｂ ２
第３ Ｏ卷第 １ 期
Ｖ １３ ． ｏ ． ０ Ｎｏ １
第ｌ 期
段 俊花等 ： 于群 智能的多智能体 系统体系结构设计与应用 基
而 且算 法 运行 时 Байду номын сангаас较 长 ， 对环 境 的 动态 变 化 反 应 比
较慢。
群 智 能算 法 给多 智能 体 系统理 论 注入 了更 多新
的理念 ， 已经有许多学者在进行探索 ， 并取得一定成 果 ， ］ ４ 。但应 用 群 智 能 方 法 建 立 比较 全 面 的 Ｍ Ｓ Ａ
性 以及 精巧 性 等 ， 纯 反 应 式 Ａ ｅｔ 难 从 经 验 中 但 ｇｎ 很 进 行学 习 ， 对环 境 的 自适 应 性 比较 弱 。③ 混合 式 多
这样 的特征是多智能体系统需要的， 更是解决动态 环境 中的问题所需要 的。然而许多现实问题的多智 能体系统并不像 昆虫社会那样是 由大量的简单个体 组成 ， 而是 由许多 功能或行 为上异构 的个体组成 。 如何让这些非群体 的、 异构 的系统能像生物系统那 样具有高度的鲁棒性和 自适应性 ， 是一个值得深入
基 于群 智 能 的 多 智 能体 系统 体 系结构 设 计 与 应 用
段 俊花 ，朱怡安
（． １西北工业大学 计算机学 院 ， 陕西 西安 ７０７ ； ． １０２ ２ 西北工业大学 软件 与微电子学院 ， 陕西 西 安 ７０７ ） １０２
摘 要 ： 了 为 提高多智能体系统在动态不确定性环境 中的灵活性、 鲁棒性和 自 适应性， 文中提 出了一 种基 于群智 能的 多智 能体 系统 ＳＭＡ ， Ｉ Ｓ 其主要 思想是把 群智能 思想应 用到非群 体 的 多智 能体 系统 中。 整 个 ＳＭＡ Ｉ Ｓ系统 采用 自顶 向下和 自底 向上设计相 结合 的方 法建 立 系统 体 系结构 ， 用群 智 能的 闽值 应 模型进行多智能体的 自 组织任务分酉。最后通过机 器人 围捕仿真实验， 己 验证 了该项工作 的有效性和