多智能体控制概述51页
多智能体系统协同控制研究
多智能体系统协同控制研究随着信息技术、智能化技术和网络技术的迅速发展，多智能体系统作为一种新的智能化系统，越来越受到广泛的关注和研究。
多智能体系统是由多个智能体构成的一种集成式系统，具有较高的智能性、复杂性和协同性，在机器人控制、航空航天和自动驾驶等领域得到了广泛应用。
但多智能体系统存在复杂的协同控制问题，这也成为了多智能体系统研究的热点和难点之一。
多智能体系统的定义多智能体系统是由多个智能体（individual agent）相互交互，在相互合作的基础上完成任务的集成式系统。
智能体是指能够独立地感知环境、思考、决策、行动的个体，与其他智能体进行通信、协作完成任务。
在多智能体系统中，智能体具有不同的任务和特性，彼此间通过通信协作来完成系统整体性能的提升。
多智能体控制问题多智能体系统协同控制的问题从控制理论的角度来看，涉及到多智能体系统的系统建模、控制器设计和控制策略的实现等方面。
其中最基本的问题就是多智能体系统的控制器设计。
由于多智能体系统中智能体的数量和特征复杂多样，系统的状态空间也非常庞大，因而控制器设计变得非常困难。
此外，在多智能体系统中有时存在着多个控制器同时对系统进行调节的情况，此时控制策略也需要相应地进行研究，以保证系统整体性能的最大化。
多智能体系统协同控制方法解决多智能体系统协同控制问题的方法主要有以下几种：1. 分布式控制方法分布式控制方法将多个智能体看做一个整体，通过构建控制网络实现整体控制。
这种方法具有较低的计算量和实现简易性，但难以保证系统的鲁棒性和性能最优化。
2. 集中式控制方法集中式控制方法将多个智能体的状态集中到一个中心控制节点，通过设计中心控制器实现整体性能优化。
集中式控制方法具有较高的性能优化度和鲁棒性，但是在智能体数量增加时计算量增大，容易造成通信延迟等问题。
3. 协同控制方法协同控制方法采用多个分布式控制器，通过协同作用实现系统的协同控制。
此方法能够平衡计算量和系统鲁棒性，但是控制器的设计较难。
多智能体系统的模型设计与控制
多智能体系统的模型设计与控制随着人工智能技术的快速发展，多智能体系统的应用场景也越来越多。
多智能体系统是由多个智能体组成的复杂系统，在其中每个智能体都具有自己的思考能力和决策能力。
多智能体系统的设计和控制是一个复杂的问题，需要考虑多个因素，涉及到多个领域的知识。
在本文中，我们将介绍多智能体系统的模型设计和控制的基本原理和方法。
多智能体系统的模型设计多智能体系统的模型设计是多智能体系统设计的重要组成部分。
在多智能体系统的模型设计中，需要考虑以下几个方面的问题：1.智能体的行为模型在多智能体系统中，每个智能体都有自己的行为模型。
这个行为模型决定了智能体在某个状态下应该做出什么决策。
因此，智能体行为模型应该基于智能体的任务和目标来设计。
2.智能体之间的互动模型在多智能体系统中，智能体之间的互动模型是多智能体系统模型的核心。
智能体之间的互动模型决定了智能体如何协同工作。
因此，智能体之间的互动模型应该被设计为鼓励智能体之间的合作和通信。
3.环境模型环境模型是多智能体系统模型的另一个重要部分。
在多智能体系统中，智能体之间的互动都是通过环境进行的。
因此，环境模型不仅需要考虑环境中的物理特性，还需要考虑环境中其他智能体的影响。
多智能体系统的控制多智能体系统的控制是多智能体系统设计的另一个核心组成部分。
在多智能体系统的控制中，需要考虑以下几个方面的问题：1.智能体之间的协同控制在多智能体系统中，智能体之间的协调和控制是多智能体系统的核心问题。
因此，协同控制应该设计为鼓励智能体之间的合作和通信。
如果智能体之间没有良好的协同控制，就会导致智能体之间的竞争，并可能导致整个多智能体系统失效。
2.分布式控制多智能体系统是由多个智能体组成的分布式系统。
因此，控制应该考虑智能体之间的分布式性质。
分布式控制应该被设计为在智能体之间共享并分散决策方案。
3.环境建模和预测在多智能体系统中，环境建模和预测是非常重要的。
环境建模是建立环境的模型，预测是预测环境的变化。
多智能体系统的协同控制技术研究
多智能体系统的协同控制技术研究第一章：简介多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）指的是由多个智能体组成的系统，每个智能体具备独立思考和行动能力，可以通过通信和协同来完成任务。
MAS广泛应用于智能交通、航空航天、医疗保健等领域，近年来，MAS研究引发了越来越多的学者和工程师的兴趣。
MAS的一个关键问题是如何实现多个智能体的协同控制。
多智能体协同控制技术是指通过各种方式协调多个智能体的动作和活动，以实现某一个共同的目标。
如何实现协同控制技术成为了MAS研究中重要的内容之一。
本文主要阐述MAS的协同控制技术研究，包括任务分配、路线规划和信号协调等。
第二章：任务分配任务分配是指将一个或多个任务分配给多个智能体，以最大限度地利用资源，提高效率和完成率。
任务分配是MAS协同控制过程中的一个重要步骤。
在市场经济中，自由市场的原则是基于供需关系的。
因此，在多智能体系统中，任务最好通过与市场供需和价格相关联的方式来分配。
对于具有机器人特征的团队，机器学习策略可用于从先前的任务分配历史中管理任务，以便更好地学习和调整分配策略。
在许多大规模应用中，任务可由启发式方法分配。
例如，模拟退火算法、遗传算法、人工神经网络等。
这些方法能够比基于规则的方法更有效地分配任务，因为它们可动态地调整任务分配策略，并能适应不同的环境变化和任务需求。
第三章：路线规划路线规划是指为一个或多个智能体规划一条行进路径。
在MAS协同控制中，路线规划是非常重要的一环，因为它可以减少冲突，增加协同效率。
对于单个智能体，路径规划通常通过搜索算法完成。
如果有多个智能体，则可采用协调规划方法。
协调规划是一个动态过程，根据其他智能体的位置和路径规划信息来调整自身的行进路径，以达到协同效果。
在某些MAS应用中，智能体不仅要规划路径，还要实现自动避障。
最常用的方法是通过传感器和控制算法实现自主避障。
第四章：信号协调信号协调是指多个智能体协同控制时的一个重要问题。
多智能体控制系统研究现状与发展趋势分析
多智能体控制系统研究现状与发展趋势分析在当今社会，人工智能技术不断地得到发展和应用，多智能体控制系统作为人工智能技术的一部分，也日益受到关注。
本文将针对多智能体控制系统的研究现状以及未来发展趋势进行分析。
一、多智能体控制系统的定义和应用多智能体控制系统是指由多个智能体组成的系统，通过相互协调和合作完成特定任务。
多智能体控制系统可以被广泛应用于诸如智能交通、机器人协作、电力系统、医疗保健等领域。
例如，在智能交通领域，多智能体控制系统可以用于交通信号灯的控制，智能交通流量调控以及交通设施的智能化。
二、多智能体控制系统的现状1.技术框架目前，多智能体控制系统的技术框架大致可以分为集中式和分布式两种。
集中式多智能体控制系统在传输数据时，需要将数据传输到集中的管理节点，这种系统的架构较为简单，但是由于数据流量过大，需要更高的硬件配置。
分布式多智能体控制系统，采用多个节点进行分布式计算，并且在任务执行时能够自动监测和协调，因此这种系统更加灵活和鲁棒。
2.算法优化多智能体控制系统中的算法优化是一个非常重要的问题。
基于多智能体控制系统的性能评价和优化问题，现有研究主要关注以下问题:1）多智能体间的协作与通信：如何保证智能体之间的协作，以及如何保证通信的安全和稳定。
2）多智能体的动态控制：如何提出一种能够响应环境变化和任务变化的控制方法。
3）多智能体的自组织和集体行为：如何实现一个可以自主学习和适应环境的系统。
三、多智能体控制系统的未来发展趋势1.机器学习与多智能体控制系统机器学习作为一种非常有前途的技术，可以与多智能体控制系统相结合。
这种结合可以使得多智能体控制系统能够更好地完成任务，并且可以适应其所面对的各种环境。
例如，在智能交通领域，机器学习可以用来预测路况、优化路线，从而提高智能交通系统的效率。
2.智能化与人工智能多智能体控制系统的发展趋势还包括智能化和人工智能。
智能化和人工智能可以提高多智能体控制系统的智能化水平，使得在不断变化的环境中能够做出适应性的决策。
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
智能控制第9章多智能体系统控制
9.1 引言 9.2 多智能体系统的理论 9.3 多智能体控制系统
9.4 多智能体控制系统的应用举例
7/42
9.2 多智能体系统的理论
9.2.1 多智能体系统的理论模型 9.2.2 多智能体系统的通信
9.2.3 多智能体系统的协调与协作
分布式系统 优点
高效性：并行处理。 可靠性：来自体冗余、信息融合 灵活性：可重构、扩展、易维护 系统性：自组织
16/42
MAS 的研究内容
结构 相互作用
17/42
（1）组织结构
集中式 分布式 混合型
26/42
目录
第9章 多智能体系统控制
智能控制基础
目录
9.1 引言 9.2 多智能体系统的理论 9.3 多智能体控制系统
9.4 多智能体控制系统的应用举例
2/42
9.1.1 多智能体系统的概念
多智能体系统（MAS，Multi-Agent System） 研究一组agent 如何通过相互之间的协调来 形成一个系统；
需要了解语言的内容以及内容背后真实的意 图
常见的语言：
KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)
FIPA-ACL （Agent Communication Language）
21/42
KQML的三层结构
70年代的后期，Standford大学的博士生Smith提出 了“合同网”；
80年代，Rosenschen第一次用博弈论对agent间的交 互进行了分析；
90年代，对MAS系统的理论、技术研究开始深入和 广泛。
在控制中，有80年代欧洲的ARCHON项目以及机器 人足球等。
基于多智能体系统的控制应用
基于多智能体系统的控制应用智能化的控制系统已经成为现代工业中的常见设备，支持着很多不同的应用场景。
其中一种越来越受欢迎的系统是多智能体系统（Multiagent System, MAS），它能够编写多个智能体来交互、协调和决策，以实现更高效的控制和管理。
本文将探讨基于多智能体系统的控制应用及其优势。
一、什么是多智能体系统？多智能体系统是指多个智能体组成的系统，每个智能体都可以独立地感知周围环境并采取行动。
这些智能体相互通信和协作，共同完成任务。
每个智能体都有其特定的实体，可以是实际物理实体或虚拟实体。
他们可以进行动态配对，协调和占用资源，以使整个系统的效率和性能达到最大化。
二、多智能体系统的控制应用多智能体系统可应用于许多控制领域。
以下是一些典型的案例：1. 交通管理在交通引导方面，MAS 可以协调导航设施和车辆之间的行动。
通过网络交互和协作处理，多个智能体可以针对各种因素进行决策和规划，包括流量密度、道路状况、车辆速度、通行时间、节日事件等。
各自维护一定的约束，协同优化交通状况。
2. 工业自动化多智能体系统在能量和资源的管理上可提供较好的效果。
在自动化工厂方面，MAS 智能体可以协调多个生产线的生产过程，从而为整体工业自动化工作流程带来更多的效益。
通过智能协调和调度，MAS 能够实现生产线上时间表的优化、设备的调度以及故障排除等方面的工作。
3. 安全监管在公安部门，MAS 可以判断和响应异常情况，例如自然灾害、警报事件等。
智能体之间的协作和多源信息的整合使得MAS 可以进行快速响应和精确决策。
一旦有问题发生，MAS 将能够理解其重要性，并发出最合适的响应方式。
4. 智能家居在智能家居方面，MAS 智能体可以协调多个传感器和设备，管理家庭设备的使用以及实现家庭自动化、设备接入和控制。
例如，用户可以使用智能手机控制智能家居设备，从而控制灯光、空调、家庭影院等设备。
三、多智能体系统的优点1. 强大的分布式能力：MAS 智能体可以分布在不同地方，使用网络通信和互动进行多处理器决策，强调协作、信息共享、资源协调，从而提高决策效率。
基于多智能体系统的控制技术研究
基于多智能体系统的控制技术研究随着科技的快速发展，多智能体系统的应用范围也越来越广泛。
多智能体系统是由多个能够自主决策和相互协作的智能体构成的，因此对于控制技术的要求也更高。
本文将以基于多智能体系统的控制技术研究为主题，探讨多智能体系统在控制技术中的应用现状及未来发展趋势。
一、基本概念多智能体系统是由多个自治代理组成的系统，每一个代理集成了感知、决策和执行等完整的能力。
多智能体系统中的代理可以相互作用，通过合作实现某种目标。
其最重要的特点是智能体之间存在信息交流和协作，以达到整体优化的目标。
多智能体系统可以包含不同类型的智能体，其中包括物理机器人、虚拟代理人、传感器网络等。
这些智能体都具备自主决策的能力，在特定环境中可以感知、推理和执行，从而实现完整的控制任务。
二、应用现状多智能体系统的应用范围十分广泛，例如智能交通、机器人协作、智能家居等。
其中，智能交通领域是多智能体系统应用最为广泛的领域之一。
智能交通系统通常包括交通信息采集、信号控制、动态路径规划等多个子系统。
这些子系统之间需要高效的协作和资源共享，以实现整个交通系统的优化。
在智能交通系统中，多智能体系统可用于实现智能交通管理、自适应交通控制等功能。
通过智能交通系统，可以大大降低交通堵塞率、提升道路安全系数及减少交通事故的发生。
三、技术挑战对多智能体系统的控制技术提出了更高的要求，入以下几个方面：1. 需要设计出适应不同应用场景的多智能体系统控制模型和控制算法。
2. 多智能体系统中的智能体数量大，决策复杂，需要寻找快速和精确的协作算法。
3. 多智能体系统中各智能体分布式运算，数据互通性问题十分复杂，这就需要对数据处理和通信协议有更高的要求。
4. 基于物理空间的智能体交互，涉及到环境感知和动态路径规划等控制问题，对控制技术提出了更高的要求。
四、未来发展趋势未来，多智能体系统将会继续发展。
一方面，多智能体系统将会扩展其应用范围，涉及到更多的领域，例如边缘计算、无人机协同、智慧城市等领域。
- 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)。
• jointly initiate motion/change direction in a synchroБайду номын сангаасized way 协同的运动模式，同步运动方向
Species achieve synchronized behavior with limited sensing/communication between individuals without apparently following group leader (Couzin et al, Nature 05; Conradt et al, Nature 03)
Donghua University
• 嵌入式机器人 • 飞机编队飞行，队形控制 • 小卫星群 • 无线传感网络
Donghua University
Donghua University
Donghua University
Donghua University
Donghua University
– 灵活性:这样的系统也具可缩放性。“如果要从事更大规模的工作，人们 只需要增加更多的机器人（甚至在工作进行中）而无需对它们的编程进 行改动。”
Donghua University
• J. Werfel, K. Petersen, and R. Nagpal, “Designing collective behavior in a termite-inspired robot construction team,” Science, vol. 343, no. 6172, pp. 754–758, 2019.
Donghua University
Donghua University
Donghua University
Local agent interactions giving rise to global behavior
• 哈佛大学的研究团队公布，他们应用多智能体协同 控制技术开发了小机器人协同建造系统，模仿白蚁 处理信息的方式，系统可以自动产生底层个体的简 单规则，建造指定的复杂结构。每个自主小机器人 ，功能简单只感应局部的信息，并通过共享的环境 来协同他们的行为，实现分布式控制。研究发表在 2019年2月14日的《科学》杂志上。
• 机器人只拥有觉察到附近有块砖或有一个机器人的能力，就能 决定自己下一步的行动。它们是在没有详细的规划或中央通讯 的情况完成这些工作的；而为这些机器人所设的程序只是若个 简单的规则。
• 由用户定义的结构，来决定机器人需要遵循的规则. • 独立且具有分散性控制的机器人有众多的优点。
– 冗余性：个别的机器人可能会出毛病，但其余的机器人可继续运行。整 个系统不会因为有一处关键环节出现了故障而瘫痪。
Donghua University
Donghua University
2019年《科学》杂志十大科学进展之一 news.sciencenet/htmlnews/2019/12/309623.s
htm
Donghua University
Termites机器人的特点
• 没有中央控制（整体规划）的情况下，依靠个体之间相互作用 的简单规则，完成复杂的建造任务。
chemical (分布式环境下的监视) and biological sensor arrays detecting toxic pollutants • Autonomous sampling for biological applications | e.g.,monitoring of species in risk, validation of climate and oceanographic models 自主采样 • Science imaging | e.g., multispacecraft distributed interferometers flying in formation to enable imaging at microarcsecond resolution 科学成像
Donghua University
多智能体系统的应用
• Embedded robotic systems and sensor networks for high-stress, rapid deployment | e.g., disaster recovery
networks (在危险的地方工作) • Distributed environmental monitoring | e.g., portable
提纲
• 什么是多智能体系统 • 应用 • 研究意义 • 研究方法分类
– 基于图的离散方法 – 基于PDE的连续方法
• 研究进展-多智能体队形控制
Donghua University
多智能体系统
网络拓扑图
Donghua University
什么是多智能体系统
• What kind of systems? 什么是多智能体系统 • Groups of agents with control, sensing,
communication and computing • 能控制，感知能力，能相互通讯，能计算 • Each individual senses its immediate
environment 感知周围环境 • communicates with others 交互能力 • processes information gathered 信息处理，计算
能力 • takes local action in response 响应，决策能力
Donghua University
生物界的群体自组织行为
Donghua University
Able to 控制目标
• deploy over a given region 将多个自主体部署到指 定区域
• assume specified pattern 形成指定的队形，队形控 制