多智能体技术
多智能体系统控制与优化技术研究
多智能体系统控制与优化技术研究摘要：多智能体系统控制与优化技术是近年来智能化和自动化领域的研究热点之一。
随着智能化技术的不断发展和应用，多智能体系统的研究和应用已经成为各个领域的关注焦点。
本文将深入探讨多智能体系统控制与优化技术的研究现状、挑战和未来发展方向。
1. 引言多智能体系统是由多个智能体组成的系统，其目标是通过协作，实现对一个复杂问题的解决。
这些智能体可以是机器人、无人机、传感器等，具有自主能力和相互通信能力。
多智能体系统的控制和优化技术是实现这种协作的关键。
2. 多智能体系统控制技术多智能体系统控制技术旨在实现对多个智能体的协调和合作。
在多智能体系统中，每个智能体通过感知和决策，根据自身的知识和经验，与其他智能体进行交互和协作。
常用的多智能体系统控制技术包括分布式控制、集中式控制、博弈论等。
分布式控制是指每个智能体根据自身的感知信息和局部控制策略进行决策，实现对整个系统的控制。
这种控制方式具有分散性和自主性，能够灵活应对系统内部或外部的变化。
集中式控制是指通过一个中央控制器对多个智能体进行集中管理和控制。
中央控制器负责收集和整合各个智能体的信息，并根据全局优化目标制定控制策略。
这种控制方式适用于系统规模较小且关联性较大的情况。
博弈论是一种数学工具，用于研究多个决策者之间的策略选择和行为模式。
在多智能体系统中，博弈论可以用于分析智能体之间的竞争和合作关系，并为系统设计提供参考。
3. 多智能体系统优化技术多智能体系统优化技术旨在实现对系统整体的优化和性能提升。
在多智能体系统中，每个智能体的决策和行动都会对整个系统的性能产生影响，因此需要考虑全局优化问题。
一种常用的多智能体系统优化技术是基于遗传算法的优化方法。
遗传算法模拟自然界中的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，搜索全局最优解。
在多智能体系统中，通过适当的目标函数和适应度函数，可以将问题转化为多目标优化问题，为系统决策提供参考。
另一种常用的多智能体系统优化技术是基于协同过滤的优化方法。
多智能体系统协同控制技术研究及应用
多智能体系统协同控制技术研究及应用随着科技的快速发展，越来越多的行业开始使用多智能体系统进行协同控制。
这种技术不仅可以自动化任务、提高效率，还可以降低成本、风险和人力资源的需求。
在本文中，我们将探讨多智能体系统协同控制技术的研究及其应用。
一、多智能体系统的概念多智能体系统是指由多个智能体组成的系统。
每个智能体都具有自主性和局部决策能力，并且能够通过与其他智能体进行通信和合作来实现整体目标。
多智能体系统在机器人控制、交通运输、军事战术和物流管理等领域得到广泛应用。
二、多智能体系统协同控制技术的研究多智能体系统协同控制技术是指通过协同和协作来实现多智能体系统的整体控制。
这种技术需要考虑多个智能体之间的相互作用，以及如何实现协同决策、资源共享和任务分工等功能。
下面是一些常用的多智能体系统协同控制技术：1.分布式控制分布式控制是指将多个智能体分别控制在不同的局部区域内，而不是在整个系统内进行中央控制。
每个智能体都有自己的控制器，决策和执行算法。
分布式控制可以提高系统的可扩展性和灵活性，同时也可以防止单点故障和降低通信开销。
2.协作控制协作控制是指多个智能体之间通过协商和交流共同实现系统的目标。
这需要智能体之间的通信和信息共享，以便协作决策和分工。
协作控制常用于当个智能体无法完成任务时，需要其他智能体的帮助和支持的情况。
3.集群控制集群控制是指将多个智能体组成一个固定的集群，共同实现系统目标。
集群内的智能体可以通过分工和交流来协同控制系统。
集群控制有助于提高系统的效率和适应性，同时也可以降低经济成本和风险。
三、多智能体系统协同控制技术的应用多智能体系统协同控制技术在实际应用中具有广泛的应用前景。
下面列举一些典型应用场景：1.机器人协同控制在工业制造和服务机器人领域，多智能体系统协同控制技术非常重要。
比如，在汽车制造流水线上，多个机器人需要协同完成车身焊接、油漆喷涂等任务。
通过巧妙地设计分工和协作模式，可以实现高效、安全、低成本的生产。
基于多智能体的网络协同控制技术研究
基于多智能体的网络协同控制技术研究近年来，随着科技不断发展，多智能体技术越来越引起人们的关注。
在现代科技中，多智能体技术是一个重要的研究方向。
它将多个有独立智能的智能体通过某种方式联合起来，使得所有智能体在整体上表现出更高层次的智能和灵活性。
随着互联网、物联网等技术的发展，多智能体协同控制技术也变得越来越重要。
本文将重点探讨基于多智能体的网络协同控制技术研究。
一、多智能体技术简介多智能体技术是指将多个智能体组合成一个整体，从而实现一定的目标。
所谓智能体，就是一些拥有自主感知、决策以及执行的机器人或者计算机程序。
而多智能体技术就是将多个智能体通过某种方式连接在一起，形成一个团队，实现某些复杂的任务。
多智能体技术通常会涉及以下方面：1. 通信多个智能体之间需要进行通信以协商行动，交换跟踪状态和传输信息等。
2. 协商多个智能体之间需要协商并决定如何行动，从而实现一定的目标。
3. 同步多个智能体必须在某种程度上同步它们的行动，以便协同合作。
4. 集成多个智能体需要以某种方式集成在一起，以便实现更高层次的智能和灵活性。
5. 互动多个智能体需要相互交换跟踪状态和传输信息等，以便协同合作。
6. 学习多智能体可以通过学习的方式来提高其合作能力和效率。
二、多智能体网络协同控制技术多智能体协同控制技术是指利用网络将多个智能体连接在一起，从而实现一定的控制任务。
多智能体网络控制技术已经被广泛应用于智能交通、智能制造、智能家居等领域。
在多智能体网络控制技术中，协同控制算法是一个关键的部分。
1. 多智能体网络控制模型在多智能体网络控制中，一般采用集中式控制和分布式控制两种方式。
集中式控制采用集中控制器对所有智能体进行控制，因此需要强大的计算资源和网络支持。
而分布式控制将所有智能体分成若干组，每组有一个控制器，各组之间可以相互通信。
这种方式在高效性、稳定性和可靠性方面都有较好的表现。
2. 协同控制算法协同控制算法是多智能体网络控制技术的关键，其主要目的是协调多个智能体实现某个控制目标。
面向通信系统的多智能体技术研究
面向通信系统的多智能体技术研究随着信息通信技术的不断发展，多智能体技术在通信系统中的应用越来越普遍。
多智能体技术是一种基于分布式人工智能的计算模型，能够有效地解决复杂问题，提高通信系统的效率和可靠性。
在本文中，我们将分析面向通信系统的多智能体技术的发展现状和趋势，并探讨多智能体技术在通信系统中的应用。
一、多智能体技术的发展现状和趋势自从20世纪80年代起，多智能体技术就被广泛应用于各种领域。
随着社会经济的发展和信息通信技术的日益进步，多智能体技术在通信系统中的应用越来越广泛。
目前，多智能体技术已经被应用于蜂窝网络、无线传感器网络、卫星通信系统、车联网等通信系统中，其中最具代表性的就是智能无线电网络（Cognitive Radio Network，CRN）。
多智能体技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：1. 向高度自动化、智能化和自适应方向发展针对日益复杂的通信环境和系统需求，多智能体技术需要向高度自动化、智能化和自适应方向发展。
通过对通信网络和系统的监测、控制、协调和管理，实现智能化的自我组织、自我维护和自我优化，提高通信系统的效率和可靠性。
2. 向小型化、集成化和分布化方向发展多智能体技术需要向小型化、集成化和分布化方向发展。
随着大规模集成电路技术、无线通信技术和嵌入式系统技术的不断发展，多智能体技术可以实现小型化、集成化和分布化，将智能代理嵌入通信网络和设备中，实现通信系统的智能化。
3. 向网络化、协同化和安全化方向发展多智能体技术需要向网络化、协同化和安全化方向发展。
随着互联网技术、云计算技术和大数据技术的不断发展，多智能体技术可以实现网络化、协同化和安全化，将智能代理组成多级网络结构，实现通信系统的协同化和安全化。
二、多智能体技术在通信系统中的应用多智能体技术在通信系统中的应用具有很大的发展潜力，主要涉及以下几个方面：1. 智能化的无线电网络智能无线电网络（CRN）是多智能体技术在通信系统中的典型应用之一。
基于多智能体技术的协同控制研究
基于多智能体技术的协同控制研究随着人工智能和机器学习的发展，多智能体技术的应用越来越广泛。
在许多领域，如智能交通、无人机系统以及工业自动化等，利用多智能体技术实现协同控制，可以有效提高系统的性能和可靠性。
因此，本文将重点介绍基于多智能体技术的协同控制研究。
1. 多智能体技术的概念多智能体技术是指由多个独立个体组成的智能系统，每个个体都能够以自主的方式感知环境，并通过通信和协作与其他智能体进行交互。
多智能体技术最初是源于仿生学和神经科学的研究，并在人工智能领域得到了广泛的应用。
与传统的单一控制器模式不同，多智能体系统具有分布式控制和协同决策的能力。
由于每个智能体都是一个独立的决策者，多智能体系统能够以高度动态和适应性的方式协同工作，从而实现更高效、更灵活和更可靠的控制。
2. 多智能体技术在协同控制中的应用多智能体技术在协同控制中的应用主要包括两个方面：协同路径规划和协同控制。
协同路径规划主要用于在多智能体系统中分配任务和规划路径，以实现系统目标的最优化。
而协同控制则是在多智能体系统中针对任务的执行和控制进行协同而非独立控制，从而实现整个系统的性能优化。
在协同路径规划应用中，多智能体系统需要考虑许多因素，如任务分配、路径选择、运动规划、冲突避免和通信等。
其中，任务分配和路径选择是多智能体系统中最关键的问题，因为涉及到资源利用率和系统性能的最优化。
例如，在智能交通系统中，多智能体系统需要准确地检测交通状况，并根据实时的交通数据规划最优路径，使整个系统保持高度流畅和安全。
在协同控制中，多智能体系统需要考虑诸多因素，如动态转移、分工合作、信息传递和决策权分配等。
智能航空器和自然环境中的生物系统是多智能体系统中最常见的应用场景。
在这些系统中，多智能体系统直接利用自己的传感器信息，进行分工与协作，完成目标的实现。
3. 多智能体技术的优势和挑战与传统的单一控制器模式相比，多智能体技术具有许多显著的优势。
首先，多智能体系统可以更好地适应复杂和不确定的环境，具备更强的适应性和灵活性。
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。
人工智能的多智能体系统技术
人工智能的多智能体系统技术人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一项前沿技术，已经在各个领域产生了广泛的应用和影响。
其中，多智能体系统技术是人工智能的一个重要分支，它研究如何利用多个智能体（agents）来实现自主而协同的智能行为。
本文将从多智能体系统的定义、架构、应用以及挑战等方面探讨。
一、多智能体系统的定义多智能体系统是由多个智能体组成的，每个智能体都能够独立地感知环境、处理信息，并作出自主决策。
智能体之间通过通信和协作来达成目标。
多智能体系统的目标是通过协同合作，实现比单个智能体更高的整体性能。
二、多智能体系统的架构多智能体系统的架构包括两个组成部分：个体级别和系统级别。
个体级别包括智能体的感知、决策和行动三个方面。
感知是指智能体将环境的物理或逻辑状态转化为可处理的信息。
决策是指智能体根据感知到的信息，执行一定的计算和逻辑以制定行动策略。
行动是指智能体根据决策结果，将决策转化为真实的行动，对环境产生影响。
系统级别包括智能体间的通信和协作。
通信是指智能体之间通过消息传递进行信息交换，实现知识共享和协作。
协作是指智能体之间通过相互依赖、互助和调控，在执行任务或达到目标时相互合作。
三、多智能体系统的应用多智能体系统技术在许多领域都有广泛的应用。
1. 自动驾驶领域：在自动驾驶领域，多智能体系统可以应用于交通场景中的车辆协调与交通流优化。
智能车辆可以通过互相通信，协调行驶方向和速度，从而缓解交通拥堵、减少交通事故。
此外，多智能体系统还可以实现车辆与道路基础设施（如信号灯）之间的智能协同，提高道路交通的流畅性和安全性。
2. 机器人领域：在机器人领域，多智能体系统可以应用于机器人团队的协同工作和任务分配。
多个智能机器人可以通过通信和协作，在未知环境中搜索、探索和收集信息。
它们可以相互通信以共享信息，相互协作以完成复杂任务。
多智能体系统还可以应用于机器人足球比赛等领域，通过智能体之间的合作和竞争，提高机器人的运动和决策能力。
多智能体协同控制技术的研究与应用
多智能体协同控制技术的研究与应用概述：多智能体系统是由多个具有自主决策和相互交互的智能体组成的集合体。
多智能体系统越来越广泛地应用于各种领域，如无人机群控、机器人协作、交通系统等。
在多智能体系统中，协同控制技术的研究和应用具有重要意义。
本文将介绍多智能体协同控制技术的主要研究方向和应用领域，并探讨其未来的发展趋势。
一、多智能体协同控制技术的研究方向1. 集中式控制与分布式控制多智能体系统的控制方式可以分为集中式控制和分布式控制两种。
集中式控制指的是通过一个中央控制器来协调和调度所有智能体的行为，而分布式控制则是每个智能体通过与周围智能体的通信与协调来实现全局的目标。
在研究方向上，需要对集中式控制与分布式控制进行深入研究，包括控制算法的设计与分析、通信协议的选择与优化等。
2. 知识表示与共享在多智能体系统中，智能体需要共享知识和信息来实现协同控制。
因此，知识表示与共享是多智能体协同控制技术的关键问题之一。
研究方向包括知识表示模型的构建与优化、分布式知识共享机制的设计与实现等。
3. 协同决策与规划协同决策与规划是多智能体协同控制技术的核心内容之一。
智能体需要通过协商、协调和合作来实现共同的目标。
在研究方向上，需要研究有效的协同决策与规划算法，包括分布式决策与规划算法的设计与优化、协同博弈与协商机制的研究等。
二、多智能体协同控制技术的应用领域1. 无人机群控无人机群控是多智能体协同控制技术的典型应用之一。
通过多智能体协同控制技术，可以实现无人机之间的协同飞行、任务分配和信息共享，提高无人机的任务执行效率和安全性。
无人机群控技术在军事、物流和灾难救援等领域具有广阔的应用前景。
2. 机器人协作机器人协作是多智能体协同控制技术的另一个重要应用领域。
通过多智能体协同控制技术，可以实现多个机器人之间的协同任务执行、路径规划和物体搬运等。
机器人协作技术可以应用于制造业、医疗服务和家庭助理等领域，极大地提高了工作效率和生活质量。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
多智能体技术[摘要]当今，分布式人工智能研究的一个热点是多智能体系统，它是分布式问题求解的进一步发展。
随着多智能体理论与技术的发展，其应用范围也在不断扩大着，但是由于其理论与应用研究刚起步不久，还有不少问题有待解决。
本论文回顾了多智能体技术的发展历史，指出了多智能体理论及应用的研究方向，介绍了多智能体技术的基本概念和特点，多智能体系统的体系结构，多智能体中的协调与协作方法等内容。
[关键词]多智能体系统；多智能体结构；多目标优化；协调协作Multi-agent technology[Abstract] Nowadays, one of the hot points in distributed artificial intelligence research is multi-agent system, which is the further development in distributed problem solving. With the development of multi-agent theory and technology, its application is being expanded.As the theory and application is just starting, there are many issues to be resolved.In this paper, the thesis reviews the development of EGCS, points out the research directions of multi-agent theory and application, and introduces the basic concepts and characteristics, Multi-agent system architecture，the coordination and collaboration on Multi-agent system.[Keywords] Multi-agent systems；Multi-agent architecture；Multi-objective optimization；Coordination and collaboration1.前言目前的工业系统正向大型、复杂、动态和开放的方向转变，传统的工业系统和多机器人技术在许多关键问题上遇到了严重的挑战。
分布式人工智能 (DAI，Distributed Artificial Intelligence)与多智能体系统(MAS, Multi-Agent System)理论为解决这些挑战提供了一种最佳途径。
智能体系统是分布式人工智能的一个重要分支，是20世纪末至21世纪初国际上人工智能的前沿学科。
研究的目的在于解决大型、复杂的现实问题，而解决这类问题已超出了单个智能体的能力，将DAT、MAS充分应用于工业系统和多机器人系统的结果，便产生了一门新兴的机器人技术领域一多智能体机器人系统(MARS，MultiAgent Robot System)。
总的来说，多智能体系统领域正在蓬勃发展。
2.多智能体2.1多智能体理论的发展历史智能体—Agent的概念最早可以追溯到1977年的 Carl Hewitt的“Viewing Control Structure as Patterns of Passing Messages”一文。
在此文中，Carl Hewitt 给出了一个称为“Actor”的对象，它具有自身的内在状态，又能与其他同类对象发送和反馈信息。
而正式采用“Agent”一词可见于M. Minsky于1986年出版的“Society of Mind”一书，文中用“Agent”称呼一些具有特别技能的个体，它们存在于社会中，并通过竞争或协商求解矛盾[1]。
多智能体系统（简称 MAS）是由多个单Agent组成的集合，该系统可以协调一组Agent的行为（知识、目标、方法和规划），以协同完成一个任务或是求解问题，各个单Agent可以有同一个目标，也可以有多个相互作用的不同目标，它们不仅要共享有关问题求解方法的指示，而且要就单Agent间的协调过程进行推理。
多智能体理论的应用研究开始于 20世纪80年代中期，近些年呈明显增长的趋势。
尤其是近 10年来，Agent 和多智能体系统理论和技术频繁出现在大量应用系统的设计中，对Agent的研究已成为人工智能学科的一个热点，是人工智能学科的核心内容。
目前，Agent方法和 MAS等相关技术已经日益应用于智能机器人、交通控制、制造系统、网络智能化、电子商务、软件系统等领域，成为一种对复杂系统进行分析、设计的有力思想方法和工具。
2.2多智能体技术的基本概念和特点2.2.1多智能体技术的基本概念多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）是由多个Agent组成的集合，Agent 之间及Agent与环境之间通过通讯、协商与协作来共同完成单个Agent不能解决的问题。
也可以简单地说，多智能体系统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。
在多智能体系统中，数据是分散的，没有系统的全局控制。
多智能体技术提供了一种适合分布式计算和不确定问题求解的新方法，这是因为多智能体系统放松了对集中式规划、顺序控制的限制，提供了分散控制、应急和并行处理的能力，并且它是一个高度交叉的研究领域，它吸取了不同领域的内容，如计算机科学、人工智能、经济学、社会学等[2]。
2.2.2多智能体技术的特点多智能体系统不同于传统的分布式处理系统，它要求系统中每Agent及Agent之间的交流具有智能性或自组织能力（如推理、规划、学习等）。
其主要特点如下[3]：（1）社会性在 MAS中，Agent可能处于由多个Agent构成的社会环境中，拥有其他Agent的信息和知识，能通过Agent通信语言与其他Agent实施灵活多样的交互和通信，实现与其他Agent的合作、协调、协商等，以完成自身的问题求解或帮助其他Agent完成任务。
（2）自治性在 MAS中，一个Agent发出服务请求后，其他Agent只有同时具备提供此服务的能力和兴趣，才能接受动作委托。
因此，一个Agent不能强制其他Agent提供某项服务。
（3）协作性在 MAS中，具有不同目标的各个Agent必须相互协同、协商未完成问题的求解。
通常的协作有：资源共享协作、生产者/消费者关系协作、任务/子任务关系协作等。
2.3多智能体理论应用的研究方向作为分布式人工智能的重要组成部分，多智能体技术的理论与应用研究刚起步不久，还有不少问题有待解决。
今后多智能体的研究方向主要集中在以下几个方面[5]：（1）多智能体系统的实时性：一般的实时条件下，需要集中于对多智能体系统通讯层、协作层和控制层的设计及性能（不确定性、可靠性、鲁棒性、推理机制、学习机制及各种规划算法等）的提高。
而在复杂实时动态条件下，对Agent结构、表达方法以及协调机制的研究与设计也是多智能体的研究方向之一；对于开放式综合多级的多智能体系统结构，要求该结构反映复杂环境下多层次、实时、动态的特点，并随问题性质的变化而改变；另外，在实时动态环境下，建立定性和定量相结合的局部—全局不精确多智能体推理模型，并将时序推理、非单调推理、时限推理和异步事件处理技术溶入多智能体系统推理中，以及采用模糊集理论，研究多智能体系统中各Agent的不一致性和不确定性，探讨多智能体可信度协调模型亦作为今后的主要研究内容，提出有效解决实时动态环境下仍能保持系统良好性能的解决方法。
（2）网络环境下的多智能体系统[6]研究基于多智能体技术的网络智能化方法，探讨建立和完善基于多智能体的分布式仿真系统和测试平台所面临的软件和硬件问题。
（3）多智能体系统的协调在复杂的实时动态环境下，因存在时间及资源上的约束，需要解决Agent系统在有限时间和资源的前提下进行资源分配、任务调度、行为协调、冲突消解等协调合作问题，因而研究多智能体系统也需要将重点放在对于功能独立的各个Agent通过协调及协作，完成复杂的控制任务或解决复杂问题方面上。
具体研究内容主要是参与协调Agent对系统所做的贡献、Agent信息的可靠度以及各Agent之间的影响问题。
此外，对参与协调Agent的重视程度和将多目标协调问题转化为单目标协调问题亦是其研究方向之一。
（4）实际应用的多智能体系统考核指标在多智能体系统应用于实际的过程中，会有多个考核指标来对多智能体系统的应用价值进行评价，并且在用户界面、系统的稳定性、安全性、学习机制的准确性、可靠性及学习的延时性、实时性以及鲁棒性等问题上都需要进一步的研究与改进，以达到考核指标的综合优化。
（5）逻辑符号与数学计算相结合的多智能体系统研究多智能体的符号和数学方式的表达方法，探讨符号运算与数学计算的相互结合与转换，并将其应用于以机器和操作者构成的人机共存的多智能体系统。
（6）基于多智能体系统的分布智能控制探讨将多智能体技术应用于实际的智能控制中所面临的问题，进一步研究具有分布和协调功能的智能控制系统的性能。
2.4多智能体中的协调与协作在开放的多智能体系统中，每个Agent都具有自主性，在求解和运行过程中会按照自己的目的、知识与能力进行活动，经常会出现矛盾冲突，其根源在于Agent间的知识不完备性、目标不一致性、不兼容性等方面。
因此，MAS中的Agent之间需要进行协作与协调。
多智能体协作（cooperation）是指多个Agent通过协调各自的行为，合作完成共同的目标。
多智能体协调（coordinating）是指具有不同目标的多个Agent对其目标、资源等进行合理安排，以协调各自行为，最大限度地实现各自目标。
2.4.1多智能体中的协调。
有效的协调是自主的Agent在 MAS中达到目标的关键。
MAS中存在Agent相互依赖的行为时，由于有多个Agent的意图存在，当发生冲突时，就要进行协调。
协调是保证多智能体系统中Agent合作的主要方法。
通过协调多智能体系统中Agent的个体行为，使得多智能体系统的整体行为得到改进，提高系统的性能，或是减少系统的冲突[3]。
2.4.1.1多智能体协调类型多智能体系统的协调分为显式协调和隐式协调两种[4]。
显式协调是指Agent被设计成能够对可能的交互进行推理，必要时与其他Agent进行协商。
隐式协调是指Agent被设计成遵循某局部的行为规则。
(1) 显式协调显式协调以协调控制行为的执行者在系统中的分布程度可分为完全集中的协调、完全分布的协调以及集中与分布相结合的协调三类。
完全集中的协调是指主控Agent完全控制从属者的行为，由主控Agent内部的规划器保证从属Agent的行为彼此协调，这种协调方法在机器世界中已有应用。