多智能体
多智能体系统的决策与协调
多智能体系统的决策与协调
智能体系统是一种自动化、可解释、易扩展的分布式系统，支持多智
能体协调决策。
它具有自适应、自组织、可靠、安全等特点。
多智能体系
统中的智能体通常接收外部信号并做出关于环境的认知，以便做出合适的
决策和行动。
智能体可以通过分析信号和反馈信息来学习处理环境变化，
从而实现有效的决策和协调。
多智能体系统通过智能体之间的沟通和协作来实现协调决策。
多个智
能体可以通过建立合作关系，达成一致的行动，以实现系统的目标。
比如，多智能体可以通过交流和协议，确定任务分配，统一行动，共同实现目标。
多智能体系统中这种多方协调决策的机制可以被认为是智能体间的“沟通”，通过这种沟通可以协调决策，达到多个智能体共同实现目标的目的。
除此之外，多智能体系统还支持智能体之间的协作。
这种协作使多个
智能体能够识别和处理环境中的不同因素，以提高系统的效率和性能。
在
协作的过程中，智能体可以分析和处理多种信号，以便做出合适的决定。
协作机制还允许智能体之间可以进行交流和信息交换，从而更加有效地处
理环境中的不同因素。
此外，多智能体系统还可以实现学习和推理。
多智能体系统的设计及其应用
多智能体系统的设计及其应用多智能体系统（multi-agent system，MAS）是由一组相互独立、具有自主性和智能性的实体，通过协作完成某些任务的系统。
这些实体之间可以相互通信并共享信息，同时也可以在实体之间进行协商和合作。
随着技术的发展和应用的广泛，多智能体系统在各个领域都得到了广泛应用。
多智能体系统的设计多智能体系统的设计涉及到多个方面，包括系统的架构、智能体的选择、通讯协议的制定等等。
系统的架构是多智能体系统设计的基础，它决定着多智能体系统的性能和可扩展性。
常见的架构包括集中式架构、分布式架构、混合式架构等。
在多智能体系统中，智能体是最基本的单元。
智能体需要具备一定的智能性和自主性，能够根据任务需求自主决策，并通过通讯协议与其他智能体进行协商和交互。
智能体的选择往往由任务需求和系统架构决定。
通讯协议是多智能体系统设计中非常重要的一环。
通讯协议需要考虑到多智能体系统中智能体之间的通讯、数据传输以及协商合作等方面。
常见的通讯协议包括Agent Communication Language（ACL）、FIPA-ACL等。
多智能体系统的应用多智能体系统的应用非常广泛，涵盖了许多领域，如环境监测、智能交通、智能制造等。
在环境监测方面，可以利用多智能体系统实现大规模的环境监测和数据采集。
通过多个智能体的协作，可以实现对环境的全方位、持续性、高精度监测，从而更好地保护生态环境。
智能交通领域也是多智能体系统的热门应用之一。
利用多智能体系统实现交通信号控制、路径规划、拥堵避免等方面，可以有效地提高交通效率、减少交通事故。
在智能制造方面，多智能体系统可以实现对制造流程的综合管理和智能控制。
通过智能体之间的协作，实现组织订单、计划生产、协同制造、可定制等多种功能，从而提高制造效率和质量。
除了上述领域，多智能体系统还广泛应用于金融、医疗、安全等领域。
多智能体系统的应用涉及到复杂的问题和大规模的数据处理，需要结合不同的领域知识和技术手段，从而实现系统的高效性和可靠性。
多智能体系统的设计与实现
多智能体系统的设计与实现第一章：前言多智能体系统是指由多个相互协作的智能体组成的系统。
这些智能体可以是物理上的实体，也可以是软件上的实体，可以是独立的，也可以互相合作。
多智能体系统应用广泛，包括人工智能、机器人、自动控制等领域。
在这篇文章中，我们将探讨多智能体系统的设计与实现。
第二章：多智能体系统的基本原理多智能体系统的基本原理包括智能体的定义、智能体的分类、智能体的属性等方面。
通常智能体包括感知器、决策器、执行器三部分。
感知器用于感知外部世界的信息，决策器用于从感知器收集的信息中做出决策，执行器用于执行决策。
智能体还有其它属性，如智能体的目标，智能体之间的通讯方式等。
第三章：多智能体系统的设计多智能体系统的设计包括智能体的设计、智能体之间的协作方式的设计、智能体之间的通讯机制的设计等方面。
智能体设计要考虑到其目标、所需属性、感知器、决策器、执行器等方面。
智能体之间的协作方式包括合作、竞争、互补等方式。
多智能体系统的通讯机制有多样性，包括广播、单播、多播等。
设计多智能体系统需要考虑其应用场景，选择合适的设计方案。
第四章：多智能体系统的实现多智能体系统的实现包括智能体的程序代码实现、智能体之间的通讯实现等方面。
智能体的程序代码实现可以采用面向对象或面向过程等编程语言。
智能体之间的通讯实现可以采用TCP/IP、HTTP、WebSocket等通信协议。
第五章：多智能体系统的案例分析多智能体系统的案例分析可以帮助人们更深入地了解多智能体系统的设计与实现。
以下是两个多智能体系统的案例分析。
案例一：智能车队系统智能车队系统是一种由多个智能车辆组成的系统。
每个智能车辆都具有感知器、决策器、执行器三部分。
智能车辆之间通过WiFi等通信方式实现信息交换。
智能车辆在行驶时可以自动避让，自动超车，自动并线等。
这种系统可以使车辆在高速公路上行驶更加安全、高效。
案例二：智能物流系统智能物流系统是一种由多个智能物品组成的物流系统。
多智能体任务分解的分类
多智能体任务分解的分类在多智能体系统中，任务分解是一项关键的技术，可以将复杂的任务分解为更简单的子任务，使每个智能体能够高效地完成任务。
根据任务分解的方式和目标，多智能体任务分解可以分为几种不同的分类。
本文将介绍几种常见的多智能体任务分解分类方式。
#1. 中心化任务分解中心化任务分解是一种常见的多智能体任务分解方式，在这种方式下，一个中心智能体负责将复杂的任务分解为子任务，并将这些子任务分配给其他智能体。
中心智能体负责协调各个智能体的行动，并根据任务进展进行适时调整。
这种任务分解方式适用于任务具有较高的集中性和复杂性的情况，能够更好地协调智能体之间的合作。
#2. 分布式任务分解分布式任务分解是另一种常见的多智能体任务分解方式，它将任务分解为多个子任务，并将这些子任务分配给各个智能体进行独立完成。
每个智能体根据自身的能力和条件选择合适的子任务，并在完成后将结果提交给其他智能体。
这种任务分解方式适用于任务具有较高的分散性和并行性的情况，能够提高系统的运行效率和响应速度。
#3. 合作式任务分解合作式任务分解是多智能体任务分解的一种策略，它要求智能体之间进行密切的合作与协调。
在这种方式下，智能体通过相互通信与共享信息，协同完成复杂任务。
各个智能体之间通过分工合作，共享任务进展和结果，实现任务的高效分解与完成。
合作式任务分解适用于任务具有较高的互动性和关联性的情况，能够提高智能体之间的协同效能。
#4. 级联式任务分解级联式任务分解是一种将任务分解为多个阶段或层次的方式。
在这种分解方式下，每个智能体负责完成一部分任务，并将结果传递给下一阶段或层次的智能体。
这种任务分解方式适用于任务具有严格的顺序性和依赖关系的情况，能够确保任务的按序完成和任务结果的有效传递。
综上所述，多智能体任务分解可以根据分解方式的不同进行分类，包括中心化任务分解、分布式任务分解、合作式任务分解和级联式任务分解等。
这些分类方式提供了多种选项和思路，可以根据具体应用场景和需求选择适合的任务分解策略，使多智能体系统能够高效地完成复杂任务。
多智能体系统的协作控制技术与应用
多智能体系统的协作控制技术与应用第一章概述多智能体系统是由多个智能体组成的一种复杂系统，它们通过相互协作完成任务。
与单一智能体系统相比，多智能体系统具有更高的鲁棒性和适应性，并且在协作方面比单一智能体系统具有更高的效率和灵活性。
因此，多智能体系统已经得到了广泛的研究和应用。
本文将介绍多智能体系统的协作控制技术及其应用。
第二章多智能体系统的协作控制技术2.1 分布式控制分布式控制是多智能体系统的一种常用的协作控制技术，它是指将控制策略分配到多个智能体上，并通过相互协作实现系统的稳定性和性能要求。
其中，每个智能体只能观察到部分状态信息，并且只能与其邻居通信。
2.2 协同控制协同控制是指多个智能体在协作完成任务时通过互相协作实现的一种控制技术。
协同控制中，每个智能体的控制策略与其他智能体的控制策略紧密相连，因此每个智能体的行为都会影响整个系统的性能。
协同控制通常需要解决的问题包括如何合理地分配任务、如何构建相互协作的控制策略等。
2.3 集指导控制集指导控制是多个智能体通过共享信息实现的一种协作控制技术。
在集指导控制中，智能体之间共享信息，通过集指导控制策略来协作完成任务。
第三章多智能体系统的应用3.1 无人机编队无人机编队是多智能体系统应用的一个重要领域。
在无人机编队中，多个无人机通过协作控制，形成编队完成任务。
无人机编队可以应用于搜索救援、军事侦察等领域。
3.2 工业自动化工业自动化是多智能体系统应用的另一个重要领域。
在工业自动化中，多个智能机器人通过协作控制，完成生产线的任务。
工业自动化可以大幅度提高生产效率和产量，并且具有很高的灵活性和适应性。
3.3 智能交通系统智能交通系统是多智能体系统应用的另一个重要领域。
在智能交通系统中，多个智能车辆和智能交通设施通过协作控制，实现道路流量的平衡和交通拥堵的缓解。
第四章结论多智能体系统是一种复杂的系统，在实际应用中具有广泛的应用前景。
本文介绍了多智能体系统的协作控制技术及其应用，并简要分析了其特点和优缺点。
多智能体系统中的几个问题
为了提高多智能体系统的性能，需要对通信延迟和数据同步进行优化，例如采用缓存技术 减少通信次数，或者采用分布式数据库来提高数据同步的效率。
03
决策与规划问题
决策理论
决策理论概述
决策理论是研究在不确定和风险 的环境下，理性决策者如何做出 最优选择的学科。
预期效用理论
预期效用理论是决策理论中的一 种，它基于概率和效用函数的乘 积来评估可能的行动结果。
04
知识表示与学习问题
知识表示方法
陈述性知识
指关于事实和事物的具体信息，可以通过语言、文字、符号等方式进行表达和传播。在多智能体系统中，陈述性知识 用于描述智能体的状态、行为和环境等。
程序性知识
指关于如何执行某项任务或解决某个问题的知识，通常以算法、规则等形式存在。在多智能体系统中，程序性知识用 于指导智能体进行决策和行动。
VS
强化学习的核心是建立奖励机制，通 过奖励和惩罚来引导智能体的行为。 在多智能体系统中，奖励机制的设计 需要考虑到个体和整体目标的平衡。
深度学习在多智能体系统中的应用
深度学习是一种机器学习技术，通过构建多层神经网络来模 拟人类的感知和认知过程。在多智能体系统中，深度学习用 于提高智能体的感知和理解能力，进而提升其决策和协作能 力。
。
分布式控制理论在多智能体系 统中的应用包括一致性控制、
协同控制和编队控制等。
优化算法
01
优化算法是解决多智能体系统中的问题的重要工具，主要目的 是找到最优解或近似最优解。
02
常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、遗传算法等。
在多智能体系统中，优化算法的应用包括任务分配、路径规划
03
、资源分配等。
多智能体资料
多智能体系统在无人 机中的应用案例
• 多智能体系统在无人机中的应用案例 • 无人机编队：多架无人机在表演、搜索等领域进行编队飞行 • 智能巡检：无人机在电力巡检、环境监测等领域进行协同作业 • 物流配送：无人机在快递、急救物资等领域进行协同配送
05
多智能体系统在其他领域的应用与展望
多智能体系统在智能家居领域 的应用
多智能体系统在未来发展趋势与展望
多智能体系统的未来发展趋势
• 跨领域融合：多智能体系统与其他领域进行融合，拓展应用范围 • 边缘计算：多智能体系统在边缘设备上进行计算和处理，提高实时性 • 数据安全：多智能体系统在数据传输和处理过程中保证数据安全
多智能体系统的未来展望
• 智能生活：多智能体系统为人们带来更加智能、便捷的生活体验 • 工业4.0：多智能体系统在工业领域推动工业革命，实现智能制造 • 科技创新：多智能体系统为科技创新提供新的思路和方法
多智能体系统的分类与特点
多智能体系统的分类
• 基于任务的分类：根据任务类型进行分类，如搜索、排序等 • 基于协同方式的分类：根据智能体间的协同方式进行分类，如集中式、分布式等 • 基于学习方法的分类：根据智能体采用的学习方法进行分类，如强化学习、深度 学习等
多智能体系统的特点
• 分布式处理：智能体分布在不同位置，共同完成任务 • 自适应能力：智能体能够根据环境和任务变化调整自身行为 • 可扩展性：多智能体系统可以通过增加智能体数量来提高系统性能
无人机技术的发展现状与趋势
无人机技术的发展现状
• 航拍摄影：无人机在摄影、电影制作等领域的广泛应用 • 物流配送：无人机在快递、急救物资等领域的配送服务 • 环境监测：无人机在环境监测、气象预报等领域的应用
多智能体模拟课件
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特点
多智能体模拟具有分布式、自组 织、自适应性等特点，能够模拟 系统中各个智能体之间的相互作 用和协同工作。
多智能体模拟的重要性
复杂系统模拟
多智能体模拟可以用于模拟复杂 系统，如社会系统、经济系统、
生态系统等，帮助人们更好地理 解和预测系统的行为。
决策支持
多智能体模拟可以为决策者提供基 于数据的模拟和分析，帮助决策者 制定更加科学、合理的决策。
案例五：群体行为多智能体模拟
总结词
群体行为多智能体模拟是一种基于多智能体系统的群 体行为仿真方法，用于研究群体行为的动态特性和群 体决策问题。
详细描述
该案例通过构建多个智能体来模拟群体中的个体成员， 如人群、鸟群、鱼群等。每个智能体都有自己的行为 规则和决策算法，通过相互交互和影响，模拟群体行 为的动态特性和群体决策的形成机制。该案例可以帮 助我们深入理解群体行为的复杂性和提出有效的群体 管理策略。
案例二：交通流多智能体模 拟
总结词
交通流多智能体模拟是一种基于多智能体系 统的交通仿真方法，用于研究交通流的动态 特性和交通拥堵问题。
详细描述
该案例通过构建多个智能体来模拟道路上的 车辆和行人，以及交通信号灯、道路标志等 交通设施。每个智能体都有自己的运动规则 和行为模式，通过相互交互和影响，模拟交 通流的动态特性和交通拥堵的形成机制。该 案例可以帮助我们深入理解交通拥堵问题的
计算机科学领域
总结词
多智能体模拟可以用于研究计算机系统 的性能和行为，优化计算机系统的设计 和应用。
VS
详细描述
多智能体模拟可以用来模拟计算机系统的 运行过程和性能表现，还可以用于研究人 工智能和机器学习等计算机科学的分支领 域。通过对计算机系统的模拟和分析，可 以更好地了解计算机系统的性能和行为， 为计算机系统的优化和应用提供科学依据 和支持。
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多智能体
1简介
说到“多智能体”，一般专指多智能体系统（MAS，Multi-AgentSystem）或多智能体技术（MAT，Multi-Agent Technology）。
多智能体系统是分布式人工智能（DAI，DistributedArtificial Intelligence）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。
1989年举行的第一届国际多智能体欧洲学术会议，标志着该技术受到了研究者的广泛重视。
1993年首次召开了智能体形式化模型国际会议，1994年又召开了第一届智能体理论、体系结构和语言国际会议，表明多智能体技术日益获得了重视。
2 定义
多智能体系统是多个智能体组成的集合，它的目标是将大而复杂的系统建设成小的、彼此互相通信和协调的，易于管理的系统。
它的研究涉及智能体的知识、目标、技能、规划以及如何使智能体采取协调行动解决问题等。
研究者主要研究智能体之间的交互通信、协调合作、冲突消解等方面，强调多个智能体之间的紧密群体合作，而非个体能力的自治和发挥，主要说明如何分析、设计和集成多个智能体构成相互协作的系统。
同时，人们也意识到，人类智能的本质是一种社会性智能，人类绝大部分活动都涉及多个人构成的社会团体，大型复杂问题的求解需要多个专业人员或组织协调完成。
要对社会性的智能进行研究，构成社会的基本构件物——人的对应物——智能体理所当然成为人工智能研究的基本对象，而社会的对应物——多智能体系统，也成为人工智能研究的基本对象，从而促进了对多智能体系统的行为理论、体系结构和通信语言的深入研究，这极大的繁荣了智能体技术的研究与开发。
3优势特点
多智能体系统在表达实际系统时，通过各智能体间的通讯、合作、互解、协调、调度、管理及控制来表达系统的结构、功能及行为特性。
多智能体系统具有自主性、分布性、协调性，并具有自组织能力、学习能力和推理能力。
采用多智能体系统解决实际应用问题，具有很强的鲁棒性和可靠性，并具有较高的问题求解效率。
多智能体系统是智能体技术应用及研究上的一个质的飞跃，不同行业的专家学者对之进行了深入的研究并从多个角度阐述了多智能体系统用于解决实际问题的优势，归纳起来，主要有以下几点：
（1）在多智能体系统中，每个智能体具有独立性和自主性，能够解决给定的子问题，自主地推理和规划并选择适当的策略，并以特定的方式影响环境。
（2）多智能体系统支持分布式应用，所以具有良好的模块性、易于扩展性和设计灵活简单，克服了建设一个庞大的系统所造成的管理和扩展的困难，能有效降低系统的总成本；
（3）在多智能体系统的实现过程中，不追求单个庞大复杂的体系，而是按面向对象的方法构造多层次，多元化的智能体，其结果降低了系统的复杂性，也降低了各个智能体问题求解的复杂性；
（4）多智能体系统是一个讲究协调的系统，各智能体通过互相协调去解决大规模的复杂问题；多智能体系统也是一个集成系统，它采用信息集成技术，将各子系统的信息集成在一起，完成复杂系统的集成；
（5）在多智能体系统中，各智能体之间互相通信，彼此协调，并行地求解问题，因此能有效地提高问题求解的能力；
（6）多智能体技术打破了人工智能领域仅仅使用一个专家系统的限制，在MAS环境在，各领域的不同专家可能协作求解某一个专家无法解决或无法很好解决的问题，提高了系统解决问题的能力；
（7）智能体是异质的和分布的。
它们可以是不同的个人或组织，采用不同的设计方法和计算机语言开发而成，因而可能是完全异质的和分布的。
（8）处理是异步的。
由于各智能体是自治的，每个智能体都有自己的进程，按照自己的运行方式异步地进行。
4用用领域
（01）智能机器人
在智能机器人中，信息集成和协调是一项关键性技术，它直接关系到机器人的性能和智能化程度。
一个智能机器人应包括多种信息处理子系统，如二维或三维视觉处理、信息融合、规划决策以及自动驾驶等。
各子系统是相互依赖、互为条件的，它们需要共享信息、相互协调，才能有效地完成总体任务，其目标是用来结合、协调、集成智能机器人系统的各种关键技术及功能子系统，使之成为一个整体以执行各种自主任务。
利用多智能体系统，将每个机器人作为一个智能体，建立多智能体机器人协调系统，可实现多个机器人的相互协调与合作，完成复杂的并行作业任务。
（02）交通控制
由于交通控制拓扑结构的分布式特性，使其很适合于应用多智能体技术，尤其对于具有剧烈变化的交通情况(如交通事故)，多智能体的分布式处理和协调技术更为适合。
（03）柔性制造
多智能体技术应用在柔性制造领域，可表示制造系统，并为解决动态问题的复杂性和不确定性提供新的思路。
如在制造系统中，各加工单元可看作智能体，从而使加工过程构成一个半自治的多智能体制造系统，完成单元内加工任务的监督和控制。
多智能体技术可用于制造系统的调度、制造过程中的分布式控制。
（04）协调专家系统
对于复杂的问题，采用单一的专家系统往往不能满足要求，需要通过多个专家系统协作，共同解决问题。
利用多智能体技术，可实现多专家系统的协调求解。
（05）分布式预测、监控及诊断
智能体具有意图的性质，利用多智能体的联合意图机制可实现联合行动，从而实现分布式预测与监控。
（06）分布式智能决策
采用智能体技术将多个专家系统的决策方法有机地协调起来，可建立基于多智能体协调的环境决策支持系统。
智能体采用基于规则的描述方法，可实现环境管理的分布式智能决策。
（07）软件开发
利用计算机来开发多智能体系统，称为软件智能体。
软件工程的研究从模型角度考察智能体，认为面向智能体的软件开发方法是为更确切地描述复杂并发系统的行为而采用的一种抽象的描述形式，是观察客观世界和解决问题的一种方法。
（08）虚拟现实
采用虚拟智能体技术建立了电子市场的模拟系统(MA GMA)，可实现电子市场中的货物储藏和买卖机制以及银行信贷和金融管理机制，并设计买和卖智能体，提出两类智能体间的直接交互和代理交互算法，并采用异质智能体技术将模拟系统设计为开放式结构。
（09）操作系统
利用拟人化的具有自学习能力的人机智能体(IPA I)技术设计VAX VM S操作系统，利用智能体所具有的特性可实现操作系统的自适应功能。
智能体IPA I 可通过接受用户的反馈使操作系统适应用户的兴趣和习惯，通过识别正确与错误的命令及与其它智能体进行网络通讯实现系统的学习，从而使操作系统在复杂环境下实现与用户的交互。
（10）网络自动化与智能化
1)网络管理
利用多智能体一致性的组织、表示、通信等特点，通过定义不同类别的智能体，可构成网络的不同智能成员(包括网络单元智能体、管理对象智能体和操作系统智能体)，实现网络管理。
2)网络协同化
智能体技术具有在Internet上的协调功能，通过采用U nix命令实现用户在Internet上广泛的协调。
将智能体技术与Internet技术相结合，建立基于客户服务器的智能体结构，可实现用WWW开发计算机支持的协同工作(CSCW)，建立一个以WWW为基础、以一组协同工作的智能体为核心的应用环境(CAW)，达到在网络环境下更好地支持用户之间的协同工作。
3)网络信息处理
软件智能体是指活动于软件环境中的智能体，它通过下达命令和分析环境反馈同环境进行交互。
利用软件智能体技术，可对Internet这一规模庞大、极度异质、高度动态的软件环境实现信息的收集、检索、分析、综合，从而实现高度智能行为的信息处理手段。
（11）分式布计算
用多智能体技术建立分布式计算环境的基本目标是建立各种客户服务器应用，其核心是基于智能体的服务请求代理机制，它分为两部分：1)客户环境:由客户应用和服务请求智能体组成；2)服务环境:由一组服务智能体组成。
（12）产品设计
目前，利用智能体技术来构造设计系统已成为一个研究热点。
设计问题涉及到多目标的约束求解和设计过程的协调。
以超大规模集成电路(VLSI)的设计为例，它需要有关电路、逻辑门、寄存器、指令集、结构以及装配技术等方面的知识。
为了降低VL S I设计的耗费，提高设计的速度，利用多智能体系统的并行处理技术将不同的任务分解，分别分布在不同的智能体上。
（13）商业管理
目前，物资流通管理中存在以下几方面问题：缺少公共的通讯结构；缺少集中管理机制；协调成本过高。
利用移动智能体(MA)可实现网络化的物资购买与出售之间的管理。
（14）网络化的办公自动化
人可作为一类智能体存在于多智能体系统中。
采用多智能体技术可实现办公自动化系统的人机一体化,系统中各个智能体分别实现信息的采集、存储、交换、加工和决策。
（15）网络化计算机辅助教学及医疗
采用人机智能体技术可建立一个放射治疗培训系统(RA TA PLAN)，开发用于人机交互的窗口，实现了人机对话。
每个用户都有各自的人机智能体，各智能体通过网络实现通讯。
可把智能体技术应用于智能教学系统开发，如：远程教学和健康信息系统。
可以预见，在网上智能学校和网上智能医院的设计和开发中，多智能体技术将发挥潜在的不可估量的作用。
（16）控制
利用MAS技术可建立一个多智能体控制系统框架，包括三层:最底层为控制层，具有实时控制能力；中间层为管理层；最上层为多智能体协调与通讯层。
该框架可解决航行器机翼的伺服控制问题，框架内每个智能体负责各自的控制任务。
例如：采用多智能体技术;建立混杂控制系统、板材自适应控制模型等。
5参考文献。