多智能体系统及其协同控制研究进展
多智能体系统的协同控制研究
多智能体系统的协同控制研究摘要：随着科技的发展，多智能体系统得到了广泛应用，并展现出巨大的潜力。
多智能体系统是由多个互相交互、相互影响的智能体组成的一种集合体，其研究内容包括智能体之间的协作、决策制定和控制方法等。
本文主要介绍了多智能体系统协同控制的研究现状和挑战，并对目前的研究方法进行了综述和分析。
1. 引言多智能体系统是指由多个智能体组成的一种集合体，每个智能体具有自主决策和感知能力。
多智能体系统的协同控制是指通过智能体之间的信息交流和合作来完成一定的任务。
在复杂的环境中，多智能体系统的协同控制能够实现智能体之间的分工合作，提高整个系统的效能。
2. 多智能体系统的协同控制方法2.1 分布式控制方法分布式控制方法是指每个智能体根据自身的感知和决策信息进行本地控制，通过与其他智能体的通信和交互实现全局协同控制。
这种方法具有简单、灵活的特点，然而由于信息传递的限制和不确定性，分布式控制方法容易产生问题，如共识问题和冲突问题。
2.2 中心化控制方法中心化控制方法是指由一个中心智能体负责整个系统的协同控制，其他智能体根据中心智能体的指令执行相应的任务。
中心化控制方法能够实现全局最优控制，然而中心化的结构和控制权集中可能导致单点故障和系统容错性差的问题。
2.3 分布式-中心化混合控制方法分布式-中心化混合控制方法结合了分布式控制和中心化控制的特点，将系统的控制任务分为局部任务和全局任务两部分，并分配给相应的智能体来执行。
这种方法兼顾了分布式控制的灵活性和中心化控制的优势，能够有效解决分布式控制方法和中心化控制方法的问题。
3. 多智能体系统协同控制的挑战3.1 通信和信息交流多智能体系统的协同控制需要智能体之间进行信息交流和通信，而在复杂的环境中，通信的延迟、丢包和不确定性会给系统的协同控制带来困难。
3.2 决策制定多智能体系统的协同控制需要智能体共同制定决策，然而每个智能体的决策可能受到不同的目标、约束和注意力的影响，导致决策制定的复杂性和难度增加。
多智能体系统协同控制与任务分配研究
多智能体系统协同控制与任务分配研究引言:多智能体系统是近年来在机器人技术和自动化领域中备受关注的研究方向。
它涉及多个智能体之间的协同工作和任务分配，旨在通过智能体之间的合作与共享信息来实现复杂任务的高效完成。
本文章将重点探讨多智能体系统的协同控制与任务分配的关键问题，并阐述相关研究的进展与应用前景。
1. 多智能体系统的协同控制多智能体系统的协同控制是指多个智能体通过相互合作和通信，共同实现系统的整体控制。
在这个过程中，智能体需要根据系统的目标和约束条件，协调各自的行动，以达到整体最优的控制效果。
协同控制问题的关键在于协调智能体之间的相互作用，使它们能够共同实现系统的整体目标。
针对多智能体系统的协同控制，研究者们提出了各种不同的方法和算法。
其中，一种常用的方法是基于博弈论的协同控制。
通过建立博弈模型，研究者可以对智能体之间的相互作用进行建模和分析，从而实现智能体的协同行动和资源分配。
此外，还有一些其他的方法，如分布式控制、拓扑设计等，也可以用于多智能体系统的协同控制。
2. 多智能体系统的任务分配多智能体系统的任务分配是指根据系统的需求和资源约束，将任务合理地分配给各个智能体，以实现系统的整体性能最优化。
任务分配问题中的关键挑战在于如何准确地估计任务的复杂度和智能体的性能，以及如何根据这些信息进行任务的分配。
在任务分配问题的研究中，有一种常用的方法是基于集体智能的优化算法。
通过建立数学模型和优化算法，研究者可以对任务分配问题进行求解，以实现任务的最优分配。
此外，还有一些其他的方法，如机器学习、深度学习等，也可以用于多智能体系统的任务分配。
3. 多智能体系统的研究进展与应用前景多智能体系统的研究已取得了一系列重要的进展，并在许多领域中得到了广泛的应用。
例如，在无人驾驶车辆、智能家居、工业自动化等领域，多智能体系统已经成为了重要的研究方向和应用方向。
未来，随着智能技术的进一步发展，多智能体系统的研究和应用前景将更加广阔。
基于多智能体系统的协同控制研究
基于多智能体系统的协同控制研究第一章绪论随着科技的发展，多智能体系统在社会中的应用越来越广泛。
多智能体系统是指由多个智能体互相合作形成的系统，可以用于控制、学习、协调等多种应用领域。
多智能体系统的协同控制是其应用的核心问题之一。
本文将介绍多智能体系统协同控制的研究进展，包括目标跟踪、路径规划、拥塞控制等。
第二章目标跟踪目标跟踪是指多智能体系统对一个目标进行追踪的过程。
在目标跟踪中，每个智能体需要共同合作，跟踪目标的位置并及时调整自己的位置。
目标跟踪通常使用一些基本算法如最小二乘法、Kalman滤波等进行实现。
在最小二乘法中，代价函数是一个二次函数，通过最小化这个函数来得到最优解。
在Kalman滤波中，则利用卡尔曼滤波器对目标的状态进行估计和预测。
目标跟踪是多智能体系统的核心问题之一，其精度和实时性会显著影响到系统的表现。
第三章路径规划多智能体系统的路径规划是指系统中的每个智能体需要规划出一条最优路径，以满足其任务需求。
对于多智能体系统而言，每个智能体的路径规划需要考虑到其他智能体的运动状态和影响。
因此，路径规划问题变得更加复杂。
在路径规划中，每个智能体需要考虑其贡献度和其对系统整体的优化效应。
多智能体系统通常采用一些算法如Dijkstra算法、A*算法等进行路径规划。
在实际应用中，路径规划通常需要考虑到环境的不确定性、动态障碍物等因素，这也增加了路径规划的算法复杂度。
第四章拥塞控制拥塞控制是多智能体系统在进行通信和协同控制时需要考虑的关键因素之一。
当系统中有多个智能体在进行通信时，容易出现拥塞情况，进而导致数据传输的延误和失败。
拥塞控制通常包括了一些方法如窗口机制、拥塞避让等，以保证系统中智能体间的信息传递更加稳定和高效。
窗口机制是指发送缓存窗口和接收缓存窗口共同控制数据包的发送和接收进度，以防止网络拥塞。
拥塞避让则是通过智能体之间的协商和交换来合理分配网络带宽，以避免拥塞的发生。
第五章结论多智能体系统是一种广泛应用的算法，其协同控制是实现目标跟踪、路径规划、拥塞控制等应用的核心问题。
非线性多智能体系统的协同控制研究
非线性多智能体系统的协同控制研究伴随着科技的发展，越来越多的多智能体系统被广泛应用于各行各业，如机器人、无人机、交通控制等等。
这些系统可以由多个独立的智能体协同完成任务，但由于智能体之间存在相互作用和干扰，所以如何协调智能体的行为成为一个挑战。
针对这一问题，非线性多智能体系统的协同控制成为了一个研究的热点。
一、非线性多智能体系统的特点非线性多智能体系统具有以下几个特点：1. 非线性的动力学模型。
这表明智能体之间的相互作用难以被线性化处理。
2. 多智能体之间存在相互作用和干扰。
这导致智能体之间的行为不是独立的，而是互相影响的。
3. 系统的复杂性高。
智能体之间的相互作用和干扰会导致系统呈现出高度的不确定性和复杂性。
二、非线性多智能体系统的控制方法针对非线性多智能体系统的特点，研究者提出了以下几种控制方法：1. 集中式控制。
这种控制方法将系统中的所有信息集中在一个中心节点，由中心节点对整个系统进行控制。
优点是容易实现和系统性能易于优化。
然而，该方法存在单点故障风险和计算负载不均衡等问题。
2. 分散式控制。
这种控制方法将控制算法分配到系统中的每一个智能体节点上，每个节点仅控制附近的邻居节点。
优点是容错性高、计算负载均衡，但是系统性能难以优化。
3. 协同控制。
这种控制方法是在分散式控制的基础上，增加了智能体之间的协同信息交换，从而实现系统性能最优化。
该方法可以进一步细分为基于传递函数的控制方法和基于控制器的控制方法。
三、协同控制的研究进展近年来，协同控制的研究成为了一个热点，许多学者在此领域做出了重要贡献。
以下是一些经典的科研成果：1. 采用自适应动态规划的协同控制方法。
该研究使用了自适应动态规划方法优化控制器参数，并通过协同信息交换进一步提高系统性能。
2. 基于模型预测控制的协同控制方法。
该研究将模型预测控制方法应用到协同控制中，通过对系统的预测来优化控制器的参数，从而提高系统性能。
3. 基于神经网络的协同控制方法。
多智能体系统协同控制技术研究
多智能体系统协同控制技术研究引言随着现代信息技术的不断发展，多智能体系统的研究应用越来越广泛。
多智能体系统是指由多个独立的智能体（Agent）组成的一个整体，每个智能体都能独立地完成自己的任务，并通过相互作用、协作和竞争，完成系统整体的任务。
而系统的执行效果和性能则取决于所有智能体的协同工作能力。
因此，多智能体系统的协同控制技术是一个重要的研究方向。
一、多智能体系统协同控制技术的概念多智能体系统协同控制技术是指对多智能体系统进行协作控制所需的技术手段。
其中，协同控制是指利用通信、共享信息、协调和合作，使多智能体能够同时工作，并协同实现整体的控制目标。
这种技术应用广泛，例如智能交通、环境监测、无人机、机器人等。
二、多智能体系统协同控制技术的实现方法多智能体系统协同控制技术主要有以下几种实现方法：1. 集中式控制集中式控制是指通过一个中央控制器来协同多个智能体完成任务。
该方法的优点是易于控制和实现，但缺点是当中央控制器出现故障时，整个系统将会瘫痪。
2. 分布式控制分布式控制是指协作智能体通过局部通讯完成任务。
在这种情况下，系统中的每个智能体都有自己的局部控制器，且它们都能感知和影响周围的同伴智能体。
该方法的优点是可靠性高，但缺点是易于产生控制冲突，且需要协调所有智能体的任务，相对来说复杂度较大。
3. 混合控制混合控制是指将集中式控制和分布式控制同时运用在多智能体系统协同控制中。
该方法的优点是兼顾了集中式控制的可控性和分布式控制的可靠性，但其缺点是复杂度较高，且需要花费较多的人力和资金。
三、多智能体协同控制优化要强化多智能体系统的协同控制能力，可以通过多智能体协同控制优化来实现。
多智能体协同控制优化的目的是通过优化控制策略和算法，提高系统的控制性能和鲁棒性。
其中，最优化控制是一种常见的优化方法。
该方法是在满足系统约束条件下，为实现所需的最优控制目标而进行的优化问题，一般通过求解优化问题的最优解来实现。
基于多智能体的协同控制技术研究
基于多智能体的协同控制技术研究一、引言多智能体系统具有分布式、去中心化、自组织的特点，在工业控制、机器人、交通、金融等各个领域都有广泛应用。
其实现的关键是协作控制，而多智能体系统的协作控制是指多个智能体根据某种策略，通过交换信息和协商达成共同目标的行为，并进一步实现针对复杂动态环境的自适应优化。
本文主要介绍基于多智能体的协同控制技术研究。
二、多智能体系统及其协同控制研究现状1.多智能体系统概述多智能体系统是一种由多个智能体组成的分布式系统，在该系统中，每个智能体都有其特定的功能和任务，根据系统的性质和目的，通过协作、交互等方式，实现系统的整体性能和目标优化。
2.多智能体系统的协同控制多智能体系统中各个智能体的协同控制是指它们在不同的执行过程中相互协调和相互作用以实现系统的整体性能和优化的目标。
该控制方式擅长于解决由于系统架构、智能体之间的相互作用和信息传递引起的非线性和不确定性问题。
3.现有研究面临的挑战当前多智能体系统的协同控制研究面临如下挑战：1）协助智能体之间不同的工作和任务分配。
2）网络改变、传输时间、滞后等时间因素下的稳定性。
3）协作控制的合理分配，以避免过大的计算和通信成本。
4）错误预测和预测模型的不确定性等。
三、基于多智能体的协同控制技术1.分布式最优协作控制分布式最优协作控制是最优协同控制问题的一种求解方法，该方法通过成本函数和约束条件建立优化目标，同时解决了智能体之间的协作及合理分工问题。
该方法以高效的算法实现了协同控制，2.基于人工智能的协同控制技术随着人工智能技术的发展，应用于协同控制的人工智能技术也日益成熟。
包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理等技术在内的人工智能方法，能够有效地实现协同控制中的参数优化、状态估计、决策制定等问题。
这类技术在智能制造系统、交通系统、能源管理等领域应用广泛。
3.协作控制在机器人领域的应用在机器人领域，协同控制技术顺应机器人多关节、复杂环境等诸多机械、电气和控制等技术交叉缺陷，可以以机器人任务规划和路径优化、环境建模和感知等方面的应用为切入点，有效提高机器人的性能和灵活性。
多智能体协同控制的研究与应用
多智能体协同控制的研究与应用随着社会科技的发展与进步，智能化技术应用在各行各业中也不断推进。
在现今智能化技术已广泛应用的背景下，多智能体协同控制技术受到了越来越多的关注和研究。
本文将从多智能体协同控制技术的概念、研究进展和未来应用前景进行探讨。
一、多智能体协同控制技术的概念协同控制是指通过多个智能体的合作实现整个系统的优化效果，以达到所期望的控制目标。
多智能体协同控制技术主要包括动态协同控制和静态协同控制两种控制方式。
动态协同控制是指智能体通过不断地与环境进行交互，不断调整自己的行为来实现协同控制。
而静态协同控制则是通过事先设计好的策略来指导多个智能体完成对于整个系统的控制。
多智能体协同控制技术作为一种新型控制方式，它在航空、交通、工业和军事等领域有着广泛的应用。
通过多智能体协同控制技术的应用，可以实现智能物流控制、智能制造、智能交通等多种智能化产业管理与控制的领域。
二、多智能体协同控制技术的研究进展当前，多智能体协同控制技术研究的发展主要围绕着以下几个方向：1. 多智能体协同控制技术的理论研究多智能体协同控制技术理论发展主要包括协同控制方法、智能体间的通信协议、智能体的自适应性和鲁棒性设计等研究方向。
其中，协同控制方法主要是基于分布式控制理论和自适应控制理论开展的，旨在实现智能体之间的协调和联合控制。
2. 多智能体协同控制技术的应用研究多智能体协同控制技术在应用方面具有广泛的前景和应用需求。
随着时间的推移，多智能体协同控制技术在航空、军事、智能制造、智能交通等领域得到越来越广泛的应用和推广。
3. 多智能体协同控制技术的实验研究多智能体协同控制技术的实验研究是研究能否实现该控制技术以及实现控制的效果如何。
多智能体协同控制技术的实验研究主要涉及到软件模拟、硬件实现与验证。
三、多智能体协同控制技术的未来应用前景多智能体协同控制技术的应用还处在初始阶段，随着相关技术的不断发展，其未来应用前景依然广阔。
多智能体系统中的控制协同问题研究
多智能体系统中的控制协同问题研究多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）指的是由多个独立的智能体组成的系统，每个智能体通过交互和协作完成任务。
MAS的应用范围非常广泛，包括机器人、自动驾驶、社交网络、智能制造等领域。
但是，MAS也面临着很多挑战，其中一个重要的问题就是控制协同问题。
在MAS中，控制协同问题是指如何使多个智能体协同工作完成任务。
控制协同问题有两个主要方面：一是控制单个智能体的行为，使其能够适应环境和任务的变化；二是控制多个智能体的协同行为，使它们能够相互协作完成任务。
为了解决这个问题，需要研究多智能体系统的控制方法。
多智能体系统的控制方法包括分布式控制和集中式控制两种模式。
分布式控制是指每个智能体只能观察到周围的局部信息，根据自身的决策规则来做出决策，最终形成一组分布式决策。
集中式控制是指通过中央控制器集中控制所有智能体的行为，从而实现整体性的决策。
在实际应用中，这两种控制模式都有各自的优缺点，需要根据实际情况选取适当的控制方法。
对于分布式控制方法，重点是设计合适的决策规则。
这需要考虑智能体之间的相互作用，以及环境的影响。
一般来说，分布式控制可以分为以下几类：基于协议的控制、基于市场的控制、基于灰度模型的控制等。
基于协议的控制方法，通常采用一些规范化的协议约束，通过约束规则去协调智能体的行为。
这种方法的优点是简单易懂，容易实现。
但是，它缺乏灵活性，对环境变化不够敏感，而且不能做到全局最优。
基于市场的控制方法，通常将多个智能体看成是竞争者，在竞争的过程中实现全局最优。
这种方法的优势在于它可以适应变化的环境，具有较高的灵活性，但是需要较高的智能体的合作度，而且缺乏信息交流的途径。
基于灰度模型的控制方法，通常采用改进的决策学习方法，将历史数据和当前的状态综合考虑，来做出最佳决策。
这种方法具有较高的适应性和灵活性，因为它可以基于已有的数据和经验进行训练。
但是，需要大量的时间来学习和训练，因此不适合需要实时响应的应用。
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多智能体系统及其协同控制研究进展摘要：:对多智能体系统及其协同控制理论研究和应用方面的发展现状进行了简要概述.首先给出Agent及多Agent 系统的概念和特性等,介绍了研究多Agent系统协同控制时通常用到的代数图论;然后综述了近年来多Agent系统群集运动和协同控制一致性方面的研究状况,并讨论了其在军事、交通运输、智能机器人等方面的成功应用;最后,对多Agent系统未来的发展方向进行了探讨和分析,提出几个具有理论和实践意义的研究方向,以促使多Agent系统及其协同控制理论和应用的深入研究.关键词：多Agent系统(MAS)；协同控制；代数图论；群集运动；一致性协议Advances in Multi-Agent Systems and Cooperative ControlAbstract: Progress in multi-Agent systems with cooperative controlwas reviewed in terms of theoretical research and its applications. Firs,t concepts and features used to define Agents and multi-Agents were analyzed. Then graph theory was introduced, since it is often used in research on cooperative control of multi-Agent systems. Then advances in swarming/flocking as well as the means used to derive a consensus among multi-Agents under cooperative control were summarized. The application of these abilitieswas discussed for the military, transportation systems,and robotics. Finally, future developments for multi-Agent systemswere considered and significant research problems proposed to help focus research on key questions formulti-Agent systemswith cooperative control.Key words:Multi-Agent system (MAS) ; Cooperative control; Graph theory; Swarming/ flocking;Consensus protocol分布式人工智能是人工智能领域中一个重要的研究方向,而多Agent系统(multi-Agent systemMAS)则是其一个主要的分支. 20世纪90年代,随着计算机技术、网络技术、通信技术的飞速发展,Agent及MAS的相关研究已经成为控制领域的一个新兴的研究方向.由于Agent体现了人类的社会智能,具有很强的自治性和适应性,因此,越来越多的研究人员开始关注对其理论及应用方面的研究.目前,人们已经将MAS的相关技术应用到交通控制电子商务、多机器人系统、军事等诸多领域.而在MAS中,Agent之间如何在复杂环境中相互协调,共同完成任务则成为这些应用的重要前提.近年来,从控制的角度对MAS进行分析与研究已经成为国内外众多学术机构的关注热点,人们在MAS协同控制问题上做了大量的研究工作,特别是在MAS群集运动控制和协同控制一致性问题方面取得了很大的进展.目前对MAS的研究总体上来说还处于发展的初步阶段,离真正的实用化还有一定的距离;但其广泛的应用性预示着巨大的发展潜力,这必将吸引更多专家、学者投入到这一领域的研究工作中,对MAS的理论及应用做进一步探索.根据上述目的,本文主要概述了多智能体系统(MAS)在协同控制方面的研究现状及其新进展.1Agent与MAS的相关概念1.1Agent的概念Agent一词最早可见于Minsky于1986年出版的《Social of Mind》一书中.国内文献中经常将Agent翻译为:智能体、主体、代理等,但最常见的仍是采用英文“Agent”；因为Agent的概念尚无统一标准,人们对于汉语中哪个词能更好地表达其含义还没有达到共识.介绍两种引用较多的定义形式:①：Maes在文献[1]中将Agent定义为:试图在复杂的动态环境中实现一组目标的计算机统②：Wooldrige和Jennings在文献[2]中,从Agent的特性方面给出其弱定义和强定义Agent接受从环境中感知的输入,并产生输出动作作用于环境,这种交互通常是一个连续不断的过程.Agent不能完全控制它周围的环境,只能通过动作输出影响环境.图1 环境中的AgentFig1 the agent in environment图1给出了一个环境中Agent的抽象示意图.从图中可知,Agent接受从环境中感知的输入,并产生输出动作作用于环境,这种交互通常是一个连续不断的过程.Agent不能完全控制它周围的环境,只能通过动作输出影响环境.1.2MAS的概念概念：MAS是由多个Agent组成的集合,Agent之间以及Agent与环境之间通过通讯、协商与协作来共同完成单个Agent所不能解决的问题.优点：更广泛的任务领域、更高的效率、改良的系统性能、错误容忍、鲁棒性、分布式的感知与作用、内在的并行性、对社会和生命科学的观察等显著特性。
图2描述了MAS中Agent之间以及Agent与环境之间的关系图2 环境中的MASFig2 Multi-Agent system in environment1.3MAS的组织结构MAS的组织结构可以是集中式的或分布式的,也可以是这2种形式都存在的混合式组织结构.不同的组织结构行为方式不同,因此性能也会有所不同.一般地,MAS的组织结构主要分为以下3种类型[3]:1)行政管理组织结构(集中式).2)完全自治式组织结构(分布式).3)问题求解组织结构(混合式).2MAS协同控制研究进展经过20多年的发展,MAS的研究已经在理论和应用方面取得了很大的进展.MAS一个显著特征是:系统中每个Agent的能力有限,而大量这样的个体聚集到一起,通过相互作用会产生有意义的社会活动或完成单个Agent所不能完成的任务.因此,MAS研究领域中一个重要的问题就是设计正确的控制策略,使MAS完成给定任务,即MAS的协同控制问题.近年来,MAS的协同控制已经成为国内外诸多研究人员关注的热点问题,本节先简要介绍研究协同控制问题通常使用的代数图论,然后从MAS群集运动和协同控制一致性问题2个方面,论述近年来国内外在多Agent协同控制方面的研究发展状况.2.1代数图论有向图G=(V,E,A)由一个有限顶点(或结点集合V={v1,v2,…,vn}、一个有向边的集合E属于V×V和权重矩阵A所构成. eij=(vi,vj)∈E叫做边,第个元素vi称为边的起点,第2个元素vj称为边的终点,边的方向从vi指向vj.连接权值矩阵为A=[aij]且对于i∈I(I=1,2,…, n)有: i≠j, aij>0,对于i∈I:aii=0.类似地可以定义无向图,无向图是由一个有限顶点(或结点)集合、一个无向边集合和权重矩阵构成的。
2.2 MAS群集运动及控制研究MAS群集(Swarming/Flocking)行为是复杂性科学的一个焦点问题例如：如鸟群迁徙时会整齐编队,在遇到障碍时,这种队形还可以自动调整。
如野生动物群和鱼群在遇到攻击时会形成一个合理的编队逃跑,而不是一哄而散。
如蚁群在觅食时能够在食物与居住地之间选取一条最优路径,并且,当环境变化时,它们会对路径进行重新选。
这些是群集行为极具代表性的例子.1987年,Reynolds提出一个模仿动物聚集的计算机模型[4],这个基本的群集模型包括3条规则1)聚集(cohesion):所有Agent改变当前位置并向其邻近成员的平均位置运动; 2)分离(separation):运动过程中,相邻的Agent避免发生碰撞; 3)调整(lignment):所有Agent速度大小和方向改变基于其邻近成员的平均值.2.3MAS一致性问题研究一致性(consensus)是指在一个MAS中,所有的Agent最终状态能够趋于一致.一致性协议(算法)则是MAS中,使个体状态最终趋于一致的Agent之间的信息传递规则。
下面介绍两种一致性协议（算法）：设系统中有n个多Agent用xi表示第i个Agent的状态,这个状态可以是位置、速度、振幅等.1）连续时间线性一致性协议2）离散时间线性一致性协议上述两种研究工作都是假设Agent信息交换渠道是非常理想化的,即每个Agent能从与它邻近的Agent 那里得到准确的信息.而在实际应用中,Agent发送、接收信息及信息传输过程中经常会受到干扰,例如:热干扰、信道衰减等。
3多Agent协同控制的应用3.1军事方面①Li等对一种对话模式的坦克智能体之间的通讯机制进行了构建,为在坦克分队仿真开发中通讯机制有效性、可靠性、透明性的提高提供了有力的参考.②Parker已经在早期的工作中对飞机编队飞行问题进行了研究,他利用局部信息和全局信息相结合的方式设计控制率以保持编队③文献[4]还利用MAS技术构建火力分配模型,实现火力模型通用化、智能化,使火力分配更精确、高效.3. 2交通运输控制方面①文献[5]采用多Agent协调控制方法来协调相邻交叉口处的控制信号,以消除网络中的交通拥塞② Cheng等则在文献[6]中提出了一种基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法.③澳大利亚人工智能研究所基于多Agent的思路设计实现了一个空中交通管理系统,系统中每个Agent负责一个空中交通系统中的子问题,并与其他Agent进行协调与协作,以便实现整个系统的目标任务3. 3智能机器人方面①日本的机器人足球世界杯锦标赛RoboCup就是一个非常典型的例子，.在机器人足球赛中,多个机器人之间的关系相当复杂,它们必须通过互助合作才能共同完成任务,这是MAS协同控制应用的一个典型实例②在工业方面,MAS协同控制的应用表现在,人们控制多个智能机器人以特定队形搬运单个物体,利用多个智能机器人替代人类进行危险作业4结束语MAS及其协同控制已经成为当前学术界一个新的研究热点,吸引了许多不同领域研究人员的极大关注.本文讨论了与MAS有关的一系列问题,简要介绍了MAS协同控制方面的研究状况与应用,展望了几个有待进一步研究的方向.虽然MAS及其协同控制相关问题的研究会存在很多问题和困难,但其应用前景是十分广阔的,相信在各领域专家、学者的共同努力下,多智能体系统控制方面的研究定能取得新的进展与突破.参考文献：[1] TANNER H G, JADBABAIE A, PAPPASG J. Stable flocking of mobile Agents, Part II: dynamic topology[C] //Proceedings ofthe IEEE Conference on Decision and Contro.l Mau,i HI, USA, 2003: 2016-2021[2] TANNER H G. Flocking with obstacle avoidance in switc-hing networks of interconnected vehicles[C] //Proceedingsof theIEEE InternationalConference on Robotics and Auto-mation. New Orleans, USA, 2004: 3006-3011.[3] 李英. 多Agent系统及其在预测控制与智能交通系统中的应用[M].上海:华东理工大学出版社, 2004: 15-25.[4] REYNOLDS G. Flocks, birds and schools: a distributed behavioral model[J]. ComputerGraphics, 1987, 21(1):25-34.[5]VICSEK T, CZIROK A, BENJACOB E, et a.l Novel typeof phase-transition in a system of self-drivenparticles[ J].PhysicalReview Letters, 1995, 75(6): 1226-1229[6] TANNER H G, JADBABAIE A, PAPPASG J. Stable flocking of mobile Agents, Part I: fixed topology[C] // Proceedings ofthe IEEE Conference on Decision and Contro.lMau,i HI, USA, 2003: 2010-2015.。