基于多Agent的大型地下建筑智能控制系统

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基于多agent的智能控制系统设计与开发

基于多agent的智能控制系统设计与开发随着科技的日益发展，智能控制系统的应用范围也在不断扩大。

但是，传统的智能控制系统大多依赖于单个控制单元来进行运行，这样就存在着单点故障的问题，同时也无法对多种复杂场景进行有效的控制。

而基于多agent的智能控制系统则可以解决这些问题，因此被越来越广泛地应用于各种领域。

本文将围绕着基于多agent的智能控制系统的设计与开发进行探讨。

一、多agent的智能控制系统的基本概念多agent的智能控制系统是指将多个智能体(agent)相互协作, 合作完成任务的一种智能系统。

智能体可以理解为具有自主性、自适应、感知和决策能力的独立个体，它们之间通过通信和协作来实现系统整体的控制。

在这种系统中，智能体之间是相互独立的，它们具备较高的自治性和自适应性，在应对复杂环境变化时表现出更强的适应性和智能化。

二、基于多agent的智能控制系统的设计与开发（一）系统设计在多agent的智能控制系统设计中，需要确定智能体数量、智能体类型以及智能体之间的交互方式。

智能体分布在整个系统中，它们之间不仅需要有相互通信的能力，还需要通过一定的通信协议进行沟通和协商，以便确定优化方案。

在系统设计过程中，还需要考虑如何保证系统的鲁棒性和可扩展性，提高系统的可靠性和智能化程度。

（二）环境建模环境建模主要是用于描述系统中的环境和任务的过程。

建模会分析环境中各个元素之间的关系，通过分析现有数据和输入，来预测环境将如何发生变化。

环境建模可以分为静态建模和动态建模。

静态建模是指对系统环境进行静态的描述，通过编写领域描述语言(Domain Specific Language, DSL)来描述系统环境属性。

动态建模则是在静态模型基础上，结合各个智能体的感知信息，进一步推断出系统当前的状态和环境。

环境建模可以为多agent智能控制系统提供一个可视化界面，让运维人员可以更好地了解系统的工作情况。

（三）任务分配任务分配是指将系统中需要完成的任务分配给各个智能体，并对任务完成情况进行跟踪和监控。

基于多Agent的复杂系统控制研究

基于多Agent的复杂系统控制研究随着计算机技术的快速发展和信息化时代的到来，人们对于建立高效的复杂系统控制技术的需求也日益增加。

其中，基于多Agent的复杂系统控制技术在诸多领域中具有广泛的应用前景，如航空航天、交通运输、能源管理、环境保护等。

本文将从多Agent系统的特点、应用现状以及研究进展三个方面来深入探讨多Agent技术的复杂系统控制研究。

一、多Agent系统的特点多Agent系统是由多个相互协作、互相影响的Agent组成的一种自组织系统。

Agent是指具有自主能力且能够与环境进行交互的个体。

在多Agent系统中，每个Agent都具有独立的决策能力和行动能力，但它们之间又需要协同合作完成某个任务。

多Agent系统具有以下几个特点：1.分布式性：多Agent系统中的Agent分布在不同的位置上，它们能够互相协作完成某个任务。

2.自组织性：多Agent系统中的Agent不需要外部指令来指导它们的行动，它们能够自组织形成一个复杂的系统。

3.异质性：多Agent系统中的Agent具有不同的特性、能力和行为模式，这使得系统更具有多样性和适应性。

4.弹性：多Agent系统中的Agent能够在环境变化的情况下自适应地调整自己的行为。

二、多Agent技术的应用现状多Agent技术在众多领域中都有着广泛的应用，其中最为典型的应用是在智能化交通管理系统中。

当前，城市交通管理已经成为社会发展中的重要课题。

而多Agent技术能够有效地实现道路交通系统的智能化，减少交通拥堵、提高道路利用率，并优化调度系统的性能。

除此之外，多Agent技术还被广泛应用于制造业、金融、医疗健康等领域，以优化系统性能和降低系统成本。

三、多Agent技术的研究进展多Agent技术在复杂系统控制研究中的应用越来越广泛，其研究进展也是日新月异。

目前，多Agent技术在以下几个方面有着重要的研究进展：1.多Agent系统建模：建立多Agent系统的数学模型，分析特定环境下的系统行为与动态特性。

基于Multi-agent的机电设备群控智能调度系统

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( 1. C olleg e of A u tom a tion , N anj ing U n ivers ity of T echnology , N a nj in g 210009, Ch ina ; 2. S ch ool of M echa n ica l an d P ow er E ng ineer ing , E ast Ch ina U n iversity S cience and T ech nology , S h ang h a i 200237, Ch ina ) Abstra ct: A group cont ro l syst em of m echat ronic equ ipm en ts has the charac teris tic s of dist ribu tion, para llel led w orking and indep endent operat ing. Th is p aper p ropo ses an in telligent d isp atching m odel w ith h ierarch ica l s t ructure based on m u lti2agen t theory and technology in orde r to op tim ize operat ing schem ing and to im p rove ope ra t ing effic iency. Som e key is sue s, such as the m ult i2agent system s tructure, agen t col2 labo ra t ion m echanism and cont ro l a lgor it hm , are s tudied in this p aper. A s i m u lat ion research about the g roup cont rol dispa tch ing fo r typ ical e leva to rs p rove s t ha t the m ethod is fea sib le , co rrect and ha s obviou s super io rity. Key words: m echa tronic equ ipm en t; m ult i2agen t system ; h ierarchica l s tructure; group con t ro l; op ti2 m al dispa tch ing

一个基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型

一个基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型杨斯博;李敏强【摘要】提出了一个基于自组织多 Agent 系统的智能控制与决策模型，它是一种基于行为主义的智能控制与决策模型，由环境和自组织多 Agent 系统两大部件构成，分别通过环境的定义、环境的识别、多 Agent 控制与决策过程以及多 Agent 控制与决策输出4个基本步骤来完成建模工作。

该模型可以灵活地选择多种算法进行具体的实现工作，文中给出的算法是一种基于作用力机制(物理激励)的多Agent 控制与决策算法，该算法是通过模仿经典物理学理论中的万有引力定律，将多 Agent 系统中的自组织交互过程转化为相互的作用力，并通过交互作用力的大小和方向体现多 Agent 之间的交互机制，充分利用了多 Agent 系统的群体决策优势。

测试实验结果表明，该模型具有较好的应用效果并且其系统能量在Agent 数目为300、迭代次数超过80次时具有稳定性。

【期刊名称】《天津大学学报》【年(卷),期】2012(000)010【总页数】9页(P903-911)【关键词】自组织;多Agent系统;智能控制与决策;环境;作用力机制;群体决策【作者】杨斯博;李敏强【作者单位】天津大学管理与经济学部,天津 300072;天津大学管理与经济学部,天津 300072【正文语种】中文【中图分类】TP18智能控制与决策的研究内容比较广泛，涉及机器人、自动化导航车 AGV、智能车辆Ⅳ、智能设备以及生产生活中那些需进行智能控制和决策的系统(如计算机网络，智能交通系统 ITS)等．目前，国际上智能控制与决策模型以Brooks[1]教授提出的包容式结构、Pomerleau[2]提出的 ALVINN 系统和 Barbara Hayes-Roth[3]教授提出的黑板控制结构最为著名．其中，包容式结构是人工智能领域中基于行为主义的智能控制与决策模型，ALVINN系统和黑板控制结构则分别是人工智能领域中基于连接主义(神经网络)和符号主义(逻辑推理)的智能控制与决策模型的代表．包容式结构打破了传统人工智能领域研究者强调的基于符号主义(逻辑推理)的模型构建方法，仅需通过机器人与环境之间的交互行为建模具体完成所需要的智能控制与决策任务，可以说是对传统人工智能的一大挑战．在前述3个经典模型的基础上，近些年来国内外研究者围绕智能控制与决策模型进行了大量的研究工作．国外一些研究者将最新的生物进化理论及协同进化理论引入智能控制与决策模型的构建过程中，为智能控制与决策模型提供了一些新途径，如基于蚁群优化的方法[4]、基于免疫算法的模型[5]等．其他一些研究者对传统人工智能方法进行了改进，采用本体论、机器学习方法来完成智能控制与决策模型的构建工作，包括基于 POMDP的方法[6]、基于人工神经网络的模型[7]、基于本体论及 Web服务的模型[8]．随着近几年智能控制与决策领域对环境适应性和复杂性要求的不断上升，国外学者重新开始重点关注采用基于行为主义的方法来构建智能控制与决策模型，如基于会话的模型[9]和基于交互行为的模型[10]等．与国外相比，我国的研究者近些年来也提出了一些较好的理论模型，如基于模拟退火的多Agent模型[11]、基于混合结构的多 Agent模型[12]、基于 Petri网的方法[13]、基于协同进化的方法[14-15]和基于多智能体协商机制的方法[16]等．但是，目前我国在智能控制与决策领域的研究工作大多是注重理论模型研究，而能够直接具体应用和实现的理论模型相对较少，大多数研究成果主要集中在采用传统的逻辑推理或是生物进化的方法进行分析和建模，而对于基于行为主义的智能控制与决策模型的关注和研究工作较为匮乏，特别需要能够提供适应复杂环境下控制与决策任务的要求，又能简单方便地进行具体应用和实现的理论模型．为此，笔者提出了一种基于行为主义的自组织多Agent系统智能控制与决策模型．该模型由环境和自组织多Agent系统两大部件所构成，可通过环境的定义、环境的识别、多 Agent控制与决策过程以及多Agent控制与决策输出 4个基本步骤来完成具体建模工作．与现存的多 Agent系统控制与决策模型相比，该模型可以灵活选择多种算法进行具体物理实现，并可充分利用自组织多Agent系统的群体决策优势．此外，该自组织多 Agent系统智能控制与决策模型不是针对现有的多机器人或多车辆的整体控制问题(现有大多数多 Agent系统模型属于此类，如机器人足球、道路交通控制等)，而是针对在单独的智能机器(如智能车辆、机器人、无人驾驶飞机、自动化导航车等)上构建智能控制与决策模型，从而满足其在复杂环境下自适应性控制与决策的需要．1 基于自组织多 Agent系统的智能控制与决策模型根据在单独智能机器(如智能车辆、机器人、无人驾驶飞机、自动化导航车等)上构建复杂环境下自适应性控制与决策系统的目标，基于自组织多 Agent系统的智能控制与决策模型见图 1．该模型主要由两大部件构成：一个是环境部分，代表了智能机器在其识别范围内的实际运动空间(如行驶的道路、实验场地等)；另一个是智能机器上的自组织多 Agent系统．该自组织多Agent系统以软件形式运行在智能机器的计算机系统中，可针对需要完成不同的控制与决策任务．在对环境的信息处理中，为方便自组织多Agent系统有效处理环境变化信息，将环境中的各种物理对象(如设施、行人、车辆、障碍物等)定义为各种外部Agent，这些外部 Agent的位置变化(出现/消失/移动)和数目则体现了环境的变化情况．自组织多Agent系统实现其控制与决策任务则主要通过 4个基本步骤完成，即环境的定义、环境的识别、多 Agent控制与决策过程和多Agent控制与决策输出．1.1 环境的定义在基于自组织多 Agent系统的控制与决策模型中，环境指的是智能机器(如智能车辆、机器人、无人驾驶飞机、自动化导航车等)在其可识别范围内的真实运动空间(如行驶道路、所在场地等)．环境反映智能机器在行驶或运行过程中遇到的各种外部环境变化，如遇到车辆、行人、设施或各种障碍物等．智能机器可根据这些外部环境变化进行相应的决策控制．环境按其属性可划分为静态环境和动态环境两种．静态环境指的是环境保持不变的情况，也就是说在某段时间内没有新的物理对象出现、移动或消失的情况．此时，智能机器可保持原先运行状态不变(不改变运动轨迹)；动态环境指的是在环境中出现以下3种情况中的1种或者多种，即环境中出现了新的物理对象、原有物理对象发生了位移、原有物理对象消失在识别范围外．此时，智能机器就需要根据不同情况做出准确判断并进行相应控制决策操作行为．图1 基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型Fig.1 Intelligent control and decision making model based on self-organizing multi-Agent system 1.2 环境的识别在完成对智能机器所处环境的定义之后，需要对环境信息进行有效的识别工作．该识别过程是由装载在智能机器上的各种传感器具体完成的．这些传感器可以是光学传感器、电磁传感器或是声学传感器中的一种或多种．而衡量这几种传感器的识别效果的指标包括：感知范围(即传感器可探测的最长/最大范围)、精确度(传感器可测量的最小距离变化范围)、方向度(传感器可测量感知光束的宽度范围)和响应时间(传感器对距离变化的响应速度)．与此同时，为了弥补传统传感器的不足，也可在传统传感器基础上增加很多成本低廉的新型传感器设备，如摄像机、无线通信设备等．此时，智能机器所做的工作就是将由多个传感器捕获到的环境信息融合后通过传感器接口输入到自组织多Agent系统中，这时需将外部的物理对象转化为软件形式的 Agent并添加到自组织多Agent系统中参与控制与决策过程．这些软件形式的外部 Agent所具有的属性(如大小、形状、静止/移动等)来源于多传感器信息融合后的信息并始终与外部物理环境保持一致．在自组织多Agent系统成功获取外部环境信息并添加了外部 Agent之后就完成了环境识别工作．1.3 多Agent控制与决策过程多 Agent控制与决策过程是整个模型的核心模块，其主要由内/外部 Agent具体功能的划分、内部Agent结构和数量的选择、内/外部Agent交互机制的选择以及多 Agent控制与决策算法的选择 4个子步骤构成．1) 内/外部Agent具体功能的划分在自组织多Agent系统中，存在两类软件形式的Agent：一类是自身具有功能目的性的内部 Agent，另一类则是无功能目的性的外部 Agent．内部Agent的主要功能可根据控制与决策的需要进行定义，又称为决策Agent，它们可完成不同的功能性目标，如避撞、导航、路径规划等．为便于使用，这些决策 Agent可定义为同源 Agent(即各种属性都相同)，它们通过协作交互的方式协同完成某些具体功能目标．外部Agent主要是指那些在环境中的物理对象(如车辆、行人、设施、障碍物等)．这些外部 Agent一般不具有功能性目的，它们是智能机器所处的真实物理环境在自组织多Agent系统(软件环境)中的映射，它们是一类经过形式转换并能实时体现实际物理对象特性的软件 Agent，它们通过传感器接口输入后将参与随后自组织多Agent系统的智能控制与决策过程．2) 内部Agent结构和数量的选择完成内/外部主体功能划分后，需根据不同控制与决策功能需要选择内部Agent的结构和数量(外部Agent也是根据内部 Agent的结构进行选择的，其数量由传感器依实际情况确定)．内部 Agent结构可以有 3种基本形式，即认知型 Agent、反应式 Agent和混合式Agent，使用者可根据功能需要选择以上3种结构形式中的一种或多种，如可选择功能简单且易实现的反应式 Agent(其不具有逻辑推理能力或是逻辑推理能力比较低)作为内部 Agent的结构．内部Agent的数量是根据要完成任务目标的复杂程度、多Agent系统构建的复杂性和智能机器所要求的响应时间等因素综合考虑的：若内部 Agent数量过多，则由于大量的 Agent的交互过程会导致控制与决策过程非常复杂且响应速度慢，甚至会出现死锁情况，这种情况对于可靠性要求高的任务是无法容忍的(如车辆避撞问题)；若内部 Agent的数量过少，每个内部Agent对最终控制与决策效果的贡献度过大，会出现个别内部Agent的死锁或信息输入的错误，从而导致控制与决策目标的背离，使控制与决策过程失效，这种情况对于可靠性要求高的任务也同样是致命性的(如车辆避撞问题)．从另一方面来说，数量过少的Agent难以有效地协同完成特定任务目标，因为每个Agent受其他 Agent的制约过少，可能在极端情况(单独的 Agent实现控制与决策功能)难以进行全局性有效控制．因此，内部 Agent的数量应根据任务要求及经验知识进行适中选择．3) 内/外部Agent交互机制的选择确定内部Agent的结构和数量之后，要根据它们的结构和数量及功能任务需要为其选择与外部Agent交互行为相适应的交互机制，该步骤可根据内部Agent的结构类型、任务复杂性和对功能任务所需响应时间等因素进行综合考虑．比如说，选择基于逻辑推理的交互机制(较适合于认知型Agent结构和混合型 Agent结构且响应时间要求不太高的情况)、基于交互行为的交互机制(较适用于反应式Agent 结构且响应时间要求比较高的情况)或是基于生物进化的交互机制(可适用于所有Agent结构且对响应时间要求较低的情况)等．4) 多Agent控制与决策算法的选择确定内/外部 Agent交互机制之后，为了使自组织多Agent系统对智能机器进行有效控制，需根据不同功能任务选取或者构建不同控制与决策算法，但前提是这些算法必须是适用于多 Agent系统的分析和建模要求的．这些算法大体可被分为3种类型．(1)基于逻辑推理的算法，即通过使用逻辑推理的相关理论和算法构建和实现的多Agent系统计算模型．如机器学习算法等．(2)基于交互行为的算法，即通过模拟人类交互活动或是采用物理学原理构建和实现的多Agent系统计算模型．如基于社会推理的算法和模拟退化算法．(3)基于生物进化的算法，即通过对生物学现象或机理的模仿构建和实现的多Agent系统计算模型．如遗传算法、协同遗传算法、蚁群算法、粒子群算法和群体智能算法等．为此，使用者一般可根据所选择的Agent结构形式来选择不同类型的多Agent系统控制与决策算法：对于认知型或混合型结构的 Agent较适合采用基于逻辑推理的算法来进行建模和计算；对于选取反应式结构的 Agent更适合采用基于生物进化或交互行为的算法来进行建模和计算，因为反应式Agent内部没有或很少具有逻辑推理能力，一般也不需要设有逻辑推理功能，而控制与决策任务的实现则主要是通过Agent之间的交互行为和群体决策来具体实现的．1.4 多Agent控制与决策输出在确定多Agent控制与决策算法之后，最后步骤就是根据多 Agent控制与决策算法的计算结果产生对智能机器的控制与决策行为，并通过智能机器上传动装置的硬件控制接口实现对智能机器的实际控制操作并可通过智能机器的运行轨迹输出来评价其性能．2 模型应用实例简介为了对基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型进行具体的应用实验测试，这里选取了车辆避撞问题作为该模型的一个典型应用实例和实验测试对象．此时，环境的定义是指智能车辆(一种智能机器)在其可识别范围内的行驶道路状况；环境的识别则是由装载在智能车辆上的各种传感器(摄像机、红外传感器、声纳传感器)具体完成的，并通过信息融合输入环境信息；在多 Agent控制与决策过程中，内部 Agent作为决策 Agent，而外部 Agent作为智能车辆在行驶过程中所遇到的各种障碍物 Agent，同时考虑到车辆避撞问题对响应时间要求较高且为了计算方便，这里选取经验数量(300个)的反应式 Agent并基于作用力的交互行为构建基于作用力机制(物理激励)的多Agent控制与决策算法并由其计算结果作为最后多Agent控制与输出的结果来控制智能车辆完成避撞任务．3 基于作用力机制的自组织多 Agent控制与决策算法基于作用力机制(物理激励)的自组织多 Agent控制与决策算法基本思想是通过模仿经典物理学中的万有引力定律，将内部 Agent(决策 Agent)与外部Agent(障碍物 Agent)的自组织交互过程转化为两者之间的相互作用力，并通过交互作用力的大小和方向体现多Agent之间的交互机制，其算法步骤如下：第 1步设定决策主体的数量n，对所有n个决策主体进行初始化(随机放置在n个不同的位置is，并对这些决策主体的属性参数值如质量 im、速度 iv、加速度 ia、识别范围r和R、能量Ei等参数分别设定).第 2步由外部传感器的接口对车辆行驶环境进行探测，将探测到的p个障碍物主体添加到自组织多Agent系统中(由传感器获取的信息自动设置障碍物主体的大小Ik，质量 Mk，位置 S k、速度 V k、加速度Ak、等属性参数值的大小)，并循环执行第 3步～第4步．第 3步对所有n个决策主体循环执行以下操作：(1) 计算第i( i∈ [1 ,… ,n ])个决策主体与第k(k∈[1,…,p])个障碍物主体的排斥力向量；(2) 计算第i( i ∈ [1 ,… ,n ])个决策主体与其他 n－1个决策主体的排斥力向量；(3) 计算由操作(1)和(2)得到的排斥力合力向量 F i，并通过人为设定的外力向量(摩擦力向量对合力向量大小进行调整．(4) 根据操作(3)得到的合力向量 F i由牛顿力学公式( F i =mai)计算出第i( i ∈[1… n])个决策主体的加速度向量 ai，再由加速度向量 ai经离散积分得到其速度向量 v i和位置向量 s i，并计算出其能量的大小．第4步根据第3步结果计算出n个决策主体的平均位置向量和平均能量大小meanE =，并由它们的平均位置向量和前次的平均位置向量的差向量Δ sm ean计算出车辆此时(假定时间为 t)新的位置向量S ( t)(S ( t) = S ( t − 1)+ L Δ smean(t )，L为一个调整参数)，并可通过硬件接口对车辆实施相应的避撞控制.第 5步若满足收敛条件Δ s mean(t) ＜ε(ε →0)或是Δ E m ean(t) ＜δ (δ → 0 )，则转向第 6步；否则，返回第2步继续对车辆行驶环境进行探测．第 6步根据第 4步对于车辆位置向量 S (t)的累计计算结果输出车辆避撞控制轨迹，从而实现最终的车辆控制与决策输出并可在其基础上进行评价．该算法是以自组织多 Agent系统中的多个内部Agent(决策 Agent)与外部Agent(障碍物)的交互作用力向量为基础，通过实时计算所有参与作用力交互的内部 Agent(决策 Agent)的合力向量计算出决策Agent的平均加速度向量，并进而计算出平均速度向量和平均位移向量，最后将决策Agent的平均位移向量作为智能车辆避撞控制与决策的修正向量来实时调整车辆的位置运行轨迹，从而满足车辆避撞问题的任务要求．这里需要说明的是，由第1步～第6步列出的自组织多 Agent智能控制与决策算法是以第 3步和第4步2个循环步骤为其核心计算步骤，其中第3步中操作(1)和(2)对应的2种排斥力计算方法如式(1)和式(2)所示．式中：FA i O k 为决策 Agent与障碍物 Agent之间基于排斥力交互机制的作用力向量；β为常数，β ∈ [ 0,1]；mi 、M k分别为决策主体和障碍物主体的质量大小，mi ＞0，M k＞ 0 ；D为两者之间交互距离向量．因决策 Agent为同源主体，所以它们的参数设置相同，即质量 m i可统一简化为质量m表示；X k和 X i分别代表障碍物主体和决策主体之间的位置向量，它们的位置向量差Xk−Xi代表两者之间的距离向量，而X k −X i 则为它们之间的距离向量范数．式中：F A iA j 为决策 Agent之间基于排斥交互机制的作用力向量；α为常数，α ∈ [ 0,1]；m i和 m j分别为任意 2个相互交互决策 Agent质量大小，m i＞ 0 ，m j＞ 0 ；d为两者之间的交互距离向量．因所有决策Agent都是同源主体，属性参数都相同，所以质量 m i统一简化为质量m表示．X j和 X i分别代表2个任意交互的决策Agent之间的位置向量，它们的位置向量差Xj−Xi代表了两者之间距离向量，而X j −Xi则为它们之间的距离向量范数．第3步中操作(3)中摩擦力Ffi 的计算式为式中：λ为自组织多Agent系统中人为设定的摩擦力系数，λ ∈ [ 0,1]；vi为第i(i ∈ [1 ,… ,n ])个决策Agent的速度向量；F fi为人为设定的摩擦力向量，即人为设定的一个外力向量，目的是避免所有决策Agent不断发生位移导致系统难以控制的情况．第3步中操作(3)中合力向量 F i的计算式为式中：为第i(i ∈ [1 ,… ,n ])个决策Agent与其他n－1个决策 Agent之间排斥力向量和(即累计向量和，见式(2))；∑ k FA iO k 为第i(i ∈ [1 ,… ,n ])个决策Agent与第k (k ∈ [1 ,… , p])个障碍物Agent之间排斥力向量和(即累计向量合，见式(1))；Ffi为第i∈ [ 1,… ,n ]个决策Agent的摩擦力向量，而 F i为决策Agent Ai所受的合力向量．第3步中操作(4)是根据合力向量 F i并根据牛顿力学公式 F i =mai计算第i(i ∈ [1 ,… ,n ])个决策Agent的加速度向量 ai的过程，其计算式为特别是当环境中仅有一个障碍物 Agent与决策Agent交互作用时，式(5)则可简化为通过对式(5)和式(6)两边同时进行离散化积分可得到第i(i ∈ [1 ,… ,n ])个决策Agent的速度向量 vi和位置向量 si．同时，第i(i ∈ [1 ,… ,n ])个决策Agent的自身能量为第3步计算结束后，第4步是根据第3步的计算结果分别计算出所有 n个决策Agent的平均位置向量 means 和平均内部能量 meanE ．平均位置向量 means 的计算式为平均内部能量 meanE 的计算式为第4步最终的智能车辆移动位置的计算式为此时，由式(10)可知，自组织多 Agent系统对智能车辆新的位置向量 ()tS 的计算是根据所有决策Agent随时间不断变化(假定时间为 t)平均位置向量差mean()tΔs(L为一个人为设定的调整参数)与前次车辆位置(1)t−S(时间为t－1)的累加向量．而最终的第 6步所给出的车辆避撞控制轨迹则是由 t时间内车辆位置向量 ()tS 得到的．4 模型参数设定及模拟实验测试为验证基于自组织多 Agent系统的智能控制与决策模型对车辆避撞问题的应用效果，对模型参数进行了设定，为计算方便，将决策 Agent和障碍物Agent的质量m和M均设为1，两者最大交互半径r和 R均为 100，交互距离向量分别为d和D，决策Agent之间排斥力因子α和β分别设为 0.2(根据经验设定)，摩擦力因子λ设为0.07(根据经验设定)，车辆位置调整参数因子L设为2，决策Agent的数量n设为300，障碍物Agent数量p设为1～3个(即分单个障碍物和多个障碍物情况)．由设定的模型参数值和第 1步到第 6步中所给出的基于作用力交互机制的自组织多 Agent控制与决策算法以及计算式(1)～式(10)，对固定和移动障碍物的车辆避撞问题进行了模拟实验测试，最终实验测试结果见图2和图3．图2 车辆避撞轨迹(1～3个固定障碍物)Fig.2 Vehicle collision avoidance trajectories(one to three fixed obstacles)图 2的测试实验结果是在车辆避撞模拟环境的中心位置分别放置 1个(单个固定障碍物，图中方框表示)、2个和 3个固定障碍物(多个固定障碍物，图中方框表示)的模拟测试情况．根据最终分别得到的对单个和多个固定障碍物的车辆避撞轨迹(星号线表示)可知采用基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型和基于交互作用力机制的多 Agent智能控制与决策算法能够使智能车辆有效地避开环境中的固定障碍物．图3的测试实验结果是在车辆避撞模拟环境中不同位置放置一个移动障碍物(移动的方框表示)的情况．该移动障碍物分别被放置在水平方向、垂直方向和对角线(斜线)方向进行测试：在坐标[0，50]沿水平向右方向和坐标[100，50]沿水平向左方向测试；在坐标[50，100]沿垂直向下方向测试(以 2种不同的速度)；在坐标[0，100]沿对角线向右下方向和在坐标[100，100]沿对角线向左下方向测试．通过图2中对上述 3个不同方向移动障碍物的6条车辆避撞轨迹(星号线表示)可知，即使对于移动障碍物的情况，采用上述基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型和基于交互作用力机制的多Agent智能控制与决策算法同样可使智能车辆有效避开环境中的移动障碍物．5 模型的稳定性分析图 2和图 3的测试结果验证了模型的可行性和有效性．图4则对模型的稳定性进行了简单分析．图 4从自组织多 Agent系统的平均内部能量变化角度分析了模型的稳定性．将相应的模型参数值代入式(9)得到由图4的能量变化曲线可以看到，在决策Agent数量为300个时，平均内部能量值随着计算迭代次数的增加而不断降低，并在迭代次数超过 80次后趋于稳定，由此可知该基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型从能量角度上来看是具有稳定性的．图3 车辆避撞轨迹(1个移动障碍物)Fig.3 Vehicle collision avoidance trajectories(one moved obstacle)图4 自组织多Agent系统平均能量变化(Agent数目＝300)Fig.4 Mean energy diagram of self-organizing multi-Agent system(Agent number＝300)6 结语介绍了一种基于自组织多 Agent系统的控制与决策模型，该模型主要分为环境和自组织多Agent系统两大部分，其建模工作以环境的定义和识别为基础，并通过。

多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用

多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用随着科技的不断发展和应用，智能控制技术受到了越来越多的关注和重视。

特别是多Agent智能控制技术被应用在复杂系统中，不仅能够提高系统的效率和性能，还能够有效地解决一些难以通过传统方法解决的问题。

本文将介绍多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用及其优势和挑战。

一、多Agent智能控制技术的基本概念多Agent智能控制技术是指利用多个智能体（即Agent）之间协作和互相竞争的方式来协调和控制一个系统，以实现系统的最优化。

每个Agent都有自己的知识库和决策能力，可以独立地进行需求分析、决策和行动，同时也可以与其他Agent进行交互和协作，共同完成一项任务。

多Agent智能控制技术的核心在于通过智能体之间的相互作用和协作来实现系统的自适应和优化。

二、多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用非常广泛，涉及到很多领域，如制造业、交通运输、环境保护、金融等。

以下是一些典型的应用场景。

1.制造业在制造业中，复杂的生产流程和生产线通常需要协调各种物流和信息流程。

多Agent智能控制技术可以通过分析生产线上的各种数据，自动识别生产线上的拥堵点和瓶颈，然后根据情况进行调整，以实现更加高效和稳定的生产过程。

2.交通运输交通运输领域是一个典型的复杂系统，其中包括了各种车辆、道路、交通信号、乘客等因素。

多Agent智能控制技术可以通过对各种车辆和数据的分析，自动预测交通状况和交通拥堵，然后提前调整车辆路线和交通信号，从而实现更加平稳和高效的交通运输。

3.环境保护环境保护是一个极其复杂的系统，其中需要涉及到各种环境数据、环境监测站点、污染源等因素。

多Agent智能控制技术可以通过对各种环境数据的分析，实现对污染源的监测和控制，从而达到更加高效和准确的环境保护效果。

4.金融在金融领域，各种金融数据和金融市场因素非常复杂。

多Agent智能控制技术可以通过对这些数据的分析，实现对金融市场的预测和监测，从而帮助投资者和交易员更加准确地做出金融决策。

基于多Agent_技术的地铁轨道交通信号智能控制方法

- 8 -高新技术我国城市化和汽车化进程加速，导致交通拥堵、交通事故、环境污染和能源短缺等问题日趋严重。

在地铁轨道交通体系中，需要对各种信号进行控制，以保障列车安全、高效地行驶[1]。

地铁轨道交通信号智能控制是利用先进的信息技术手段对地铁列车进行精细化运行控制和调度，以提高地铁运行效率、安全性和服务质量[2]。

其目标是通过合理地调整地铁轨道交通信号来优化交通流量分配、缓解交通拥堵、提高交通运行效率、降低发生交通事故的概率以及提高交通安全性[3]。

为了进一步实现对地铁轨道交通信号的智能化控制，该文结合多Agent 技术对地铁轨道交通信号智能控制方法进行研究。

Agent 技术可以对交通流量、路况以及车速等数据进行实时监测和分析，快速响应交通状况的变化。

该技术还可以根据不同环境和条件进行自我调整和优化，以适应不同的交通流量和路况，从而提高控制效率和精度。

该技术具有快速响应和实时处理的特点，可以实现对地铁轨道交通信号控制的实时监测和控制功能，从而提高运行效率和安全性[4]。

1 设置地铁轨道交通信号控制器在地铁轨道交通信号智能控制中，需要根据列车的位置、速度和状态等信息实时监测路段的情况，以便控制信号机的开关。

同时，还需要设置适当的信号间距和信号灯颜色等参数，以保障列车行驶的安全性和高效性。

在地铁轨道交通中，信号控制器通常被安装在信号机箱内（该机箱通常被安装在路轨附近或者站台的下方）。

信号控制器的安装位置需要考虑信号控制器与信号机之间的距离、信号控制器所需的电力和通信设施等因素。

信号控制器会分布在轨道线路的各个关键位置，例如车站、隧道入口以及信号区间等位置（这些位置通常是列车行驶的关键节点）。

交通信号控制器示意图如图1所示。

在控制器中，各个模块的基本功能如下：1）感知模块。

感知模块负责获取并监测列车的实时位置、速度和状态等关键信息，并将其传输给控制模块进行处理和分析。

2）控制模块。

控制模块是信号控制器的核心部分，会根据实时的列车位置和路段情况计算最优的信号控制方案，并给信号机发送控制命令。

一种基于分层智能混合决策的多Agent框架

收稿日期：2015-10-05修回日期：2016-01-07基金项目：国家自然科学基金资助项目（71401177）作者简介：冯进（1980-），男，江苏大丰人，讲师。

研究方向：军事运筹。

*摘要：智能对于指挥决策模型非常重要，也是提高模拟训练和作战实验质量的关键。

作战中指挥决策内容多，问题性质不一，对智能要求高。

在分析指挥控制模型发展现状基础上提出模型对智能的需求，分析设定了智能的5个层次，提出一种混合Agent 框架，并在框架中对每一层智能给出解决方案，框架兼具认知Agent 、BDI Agent 和刺激反应Agent 的优长，对构建智能化的训练和实验系统有较大帮助。

框架在指挥装备作战运用实验中得到应用，具有较好的理论意义和应用价值。

关键词：智能，多Agent ，指挥控制，决策模型中图分类号：TP391.9文献标识码：A一种基于分层智能混合决策的多Agent 框架*冯进，朱江，沈寿林（南京陆军指挥学院，南京210045）A Hybrid Agent Architecture Based on Hierarchical IntelligenceFENG Jin ，ZHU Jiang ，SHEN Shou-lin （Nanjing Army Command College ，Nanjing 210045，China ）Abstract ：Modeling intelligence is very important for erecting C2（Command and Control ）decisionmodel ，which is a key factor to improving the quality of simulation training and combat experiment.In joint combat senario ，construction of decision model are used to meet various problem ，and claim fordifferent level of intelligence.This article analyses the current situation and the future requirements of modeling intelligence.A hybrid Agent architecture is proposed and five levels of intelligence are contained as a solution.The architecture contains both the advantages of the BDI Agent and the IF-Then Agent.It benefits modeling training or experiment system with intelligence.This framework has been applied in C2equipment combat application experiment ，and it proved to have good significance and applied value.Key words ：intelligence ，multi-Agent system ，command and control ，decision model 0引言当今，模拟训练和作战实验对指挥决策模型的要求日益增高。

多Agent系统在智能建筑中的应用

Ａｒｉｃａｉｔｌｉｅｃｔｉｌｎｅｌｎｅｉｆｇ
Ｄｉｔｂｔｄｃｎｒｌｓｒｕｅｏｔｏｉ
散控制” ，已走过了近３０年的历程，经历了三代的发
摘要在分析、比较多Ａｅｔ系统与目前的集ｇｎ展，目前已经广泛地应用于电力、石油、化工等工业
ｍｅｔｉｒｖｍｅｔｂｋｎｓｆｓｌｌａｎｎｅｔｒｎｍｐｏｅｎｙｍａｉｇｕｅｏｅｆｅｒｉｇｆａｕｅ－ｔｃｎｒｌｈｅｕｐｍｅｔｉｔｅｕｌｉｇｕｈｓｉｏｏｔｏｔｅｑｉｎｓｎｈｂｉｎｓｃａａｒｄｃｎｉｏｅ，ｉｒｖｍｅｔｆｅｗｏｋｅｏｍａｃｂｏｄｔｎｒｉｍｐｏｅｎｏｎｔｒｐｒｒｎｅｙｆｕｉｚｎｂｌａｅｔｎｅｅｇａｉｇｂｐｉｚｎｔｉｉｇｍｏｉｅｇｎｓａｄｎｒｙｓｖｎｙｏｔｍｉｉｇｌｔｏｅｂｉｄｎ ’ ｎｒｎｇｍｅｔｈｅｗｈｌｕｌｉｇＳｅｅｇｍａａｅｎ．ｙＫｅｗｏｄｙｒｓ
集－Ｋ控制系统
局限于独立的子系统，如空调、供水等系统。虽然
ＤＳ系统中引入了ＰＤ（ＣＩ比例一积分一分）微、模糊控
制等智能控制，但是这些控制方法都是针对某个控制
对象的，并没有做到全局优化，各控制对象之间没有
实现协商工作，智能化程度不高，很难满足智能建筑

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多Ａｇｎ系统是指若干Ａｅｔｅｔｇｎ通过协作完成某些任务或
达到某些目标的计算系统，其更为一般性的含义是指由多个自主或半自主的构件所构成的各种大型的系统，这种系统具有传统分布、并发问题求解的特点和能力。多Ａｅｔｇｎ系统区
变性、不确定性等特征，使基于精确数据模型的传统控制理
ＩｔｌｇｎｎｒｌｙｔｍｆｒｅｓａｅＵｎｅｇｏｎｉｉｇｎｅｌｅｔＣｏｔｏｓｅ０ｉＳＬａｇ－ｃｌｄｒｒｕｄＢｕｌｎｓｄ
ＢａｅｎＭｕｌｉＡｇｎｔＴｅｈｎｌｇｓｄ０ｔ— ｅｃｏｏｙ
中图分类号：Ｔ３１Ｐ１
基于多Ａｇｎ的大型地下建筑智能控制系统ｅｔ
杨启亮，邢建春，王平
（解放军理工大学工程兵工程学院，南京２００）１０７
摘
要：以大型地下建筑工程分区监控结构为基础，提出了基于Ｍｕｉｇｎ的大型地下建筑工程智能控制系统的控制模型。该模型主Ａｅｔｇｎ、中间接口Ａｅｔｇｎ、区域监控单元Ａｅｔｇｎ和工艺监控单元Ａｅｔ组成。讨论了操作管理Ａｅｔｇｎ等ｇｎ和区域监控Ａｅｔｇｎ等重要Ａｅｔｇｎ基于ＵＭＬ的行为模型和具体实现。
关健词：多Ａｅｔ地下建筑工程；智能控制系统；通用建模语言ｇｎ；
ｄｍａｎｍｏｉｒｎ — ｏｔｏａｅｔｎｗｏｋｆｏｍｏｉｒｎ — ｏｔｏａｅｔｏｉ — ｎｔｉｇｃｎｒｌｇｎａｄｏｒ — ｗ— ｎｔｉｇｃｎｒｌｇｎ．Ｔｈｂｈｖｏｄｌｆｔｅｔｍｐｒａｔｇｎｓｐｒｔｏａｄｌｏｅｅａｉｒｍｏｅｓｏｈｗｏｉｏｔｎａｅｔ，ｏｅａｉｎｎ
ＹＮＧＱｉａｇＸＮＪａｃｕ，Ａｌｎ，ＩＧｉｎｈｎＷＡＮＰｎｉＧｉｇ
（ｎｉｅｒｇＩｓｔｔｏｎｉｅｒｇｃｏｐ，ＬｎｖｒｔｏｃｅｃｎｅｈｏｏｙＮａｊｇ２０）ＥｇｎｅｎｔｕｅｆｇｎｅｉｒｓＰＡＵｉｅｓｙｆｉｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ｎｉ０７ｉｎｉＥｎｉＳｎ１０［ｂｔａｔＡｓｒｃ］Ｏｎｔｅｂｓｆｈｌ—ｅｔｎｓｕｔｒｆｔｅｍｏｉｒｇｃｎｒｌｓｓｍｒｌｇ —ｃｌｕｄｒｒｕｄｂｉｉｇ．ｎｌ—ｇｎａｉｏｅｍｕｔｓｃｉｔｃｕｅｏｎｔｉ —ｏｔｙｔｆｒｅｓａｅｎｅｇｏｎｕｌｎｓｏｅｍｕｔａｅｔｈｓｔｉｏｒｈｏｎｏｅｏａｄｉ
维普资讯
第３３卷第ｌ期２
Ｖ１ｏ．３３Ｎｏ．２１
计
算
机
工
程
２００７年６月
Ｊｎ０７ｕｅ２０
ＣｏｐｔｒＥｎｉｅｒｎｍｕｅｇｎｅｉｇ
・程应用技术与实现・工
文章编号：１ｏ４（０１２７＿文献标识码：Ａ０＿３２２７３＿０ｏ８０）４＿
论面临严峻的挑战Ｊ目前的智能控制系统多采用递阶控制。系统的刚性体系结构，建筑工程内部通过网络将各个子系统连接起来，具有最初级的智能，但基本上还不具备人类智能的特点，不具备推理、自学习、自适应等能力，当前的智能建筑还属于 “ 智而不能”的状况。将人工智能中的相关理论和技术有效地融合到此类系统中去，使集成后的系统具有更高的智能，是智能控制系统的发展趋势。人工智能领域中Ａｇｎ及多Ａｇｎ系统理论和技术产生和发展为解决当前智ｅｔｅｔ
地下建筑作为一类特殊的建筑工程，在民用及国防领域
更多的知识、主动性和协作性，具有更强的问题求解能力和
自治能力。
发挥着重要的作用。随着智能楼宇等的研究逐步深入，地下
建筑工程的智能化已开始引起研究人员的关注。智能控制系统（ＰＰ设备监控系统）是实现地下建筑智能化的基础。由于地下建筑特别是大型地下建筑的特殊性和复杂性、非线性、时
ｍａａｅｎｇｅｔａｄｄｏｉ — ｎｔｒｎ — ｏｔｏｇｎｅｐｏｅｎｅｃｂｄｉｅｈｔｎｇｍｅｔａｎｎｍａｎｍｏｉｏｇｃｎｒｌｅｔｒｂｄａｄｄｓｒｅｎｄｐｔｗｉＵＭＬ，ｎｈｅａｌｄｉｌｍｅｔｔＯｓＯｅｔｉａｒａｉｈａｄｔｅｄｔｉｅｍｐｅｎａｉｎｆｔｗｏｈａｅｔｅｄｓｕｓｄｇｎｓａｉｃｓｅ．ｒ
［ｙｗｏｄ！ＭｕｔＡｇｎ；ｄｒｒｕｄｂｉｉｇ；ｎｅｌｅｔｏｔｌｙｔｍ；ｉｅｓｌｄｌｇｌｎｕｇＵ）Ｋｅｒｓｌ— ｅｔＵｎｅｇｏｎｕｌｎｓＩｔｌｇｎｎｒｓｅＵｎｖｒａｍｏｅｉｇａｅ（ＭＬｉｄｉｃｏｓｎａ
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