本文選題：多智能體系統(tǒng)　切入點：追逃　出處：《哈爾濱工業(yè)大學》2017年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：基于agent的模型(ABMs)在人工智能及虛擬現實等領域一直都是在試圖模仿人類的行為,在一個人工環(huán)境中,為了產生許多社會科學家可以理解的可能現象,agent的決策模塊要互相影響并進行交互。這個定義對于那些不是在分布式人工智能(DAI)的專家來說并不是特別清楚,但是如果考慮到那些反映了特殊類型的ABM鼎鼎大名的視頻游戲,它確實提供了一個明確的意義。事實上,視頻游戲將虛擬世界的玩家和一些互動的人物整合了起來,例如:怪物,追兵,逃跑者、宇航員、士兵等。這些agent中的每一個在特定的情況下都在進行一種特定的并且規(guī)則的行為(一種行為算法),最重要的是,agent可以與其他agent進行交互。然而,游戲也有很大的概率隨機產生許多不同的結果,電子游戲基于每個agent的交互性而可以產生大量不確定的事件。在基于agent的不同領域,如任務協(xié)調和路徑規(guī)劃等,移動agent在未知環(huán)境下的追捕成為一個最有趣的挑戰(zhàn),該論文的總體目標是提出基于組織框架和博弈論的理論多agent系統(tǒng)的協(xié)作機制,以檢查和解決一些涉及多智能體的追捕及逃脫的問題。該聯(lián)盟機制將允許agent合作和自己協(xié)調自身任務,及時和有效地實現全局目標。在路徑規(guī)劃方面,提出了一種基于隨機馬爾可夫運動策略決策過程的方法(MDP)。此外,還開發(fā)了一種避障算法,允許agent在遇到的障礙時可以采取一些有效的方法。仿真實驗的目標是展示這些不同的機制在追捕的過程中如何影響的捕獲時間和內在學習的過程。本文共分為五章:第1章介紹了工作的主要目標以及對一些相關工作的原理及結果的介紹。該章節(jié)專注于探索適用于多Agent系統(tǒng)不同的任務和路徑規(guī)劃方法。此外,考慮到這些機制在關系到追捕和逃避問題的應用。這些章節(jié)的最后是關于論文工作的一些規(guī)范的介紹。第2章提出了一種基于Agent-組-角色(AGR)模型的聯(lián)盟形成算法。該算法的應用為了衡量對不同的捕獲者追捕群組的影響的形成及其面不同追捕者的穩(wěn)定性。在這個模型中,多個agent通過提出獲得群組中的角色來形成群組。在聯(lián)盟形成過程中,agent必須在群組創(chuàng)建的過程中執(zhí)行一組特定的任務,以實現固定的目標。為了控制agent的運動策略,利用基于馬爾可夫的決策過程(MDP)的方法,允許在合作的多agent系統(tǒng)中通過使用獎勵和轉移函數來決策問題。第3章簡述了其他兩個基于組織原則的任務協(xié)調機制。以定義一個抓捕群組組訪問機制為目標,提出了一個YAMAM模型任務協(xié)調機制(Yet Another Multi-Agent Model)。確定了一些agent,角色,任務和技能等概念來形成這個抓捕逃脫問題的框架,并優(yōu)化的不同追逐群組組之間的任務共享機制。開發(fā)了一個靈活的基于模糊邏輯理論的AGR模型。該模型的目的是讓不同群組互動、組織和動態(tài)重組。在追逃問題上,提取出了不同程度的靈活性的組織模型的分組算法,突出了對逃跑者的捕獲時間以及對動態(tài)重組的發(fā)展在任務執(zhí)行過程中的積極作用。在4章中,提出了一種迭代剔除劣勢策略分散的聯(lián)盟形成算法(IED)。這種博弈論決策過程是常見的解決問題的方法,該過程需要反復挑選出的占主導地位的戰(zhàn)略,以確定通過這種方法達到平衡。第5章重點研究了在追求目標的過程中所遇到的復雜的障礙如U和H的處理,提出了基于bug算法和通過MDP的應用來生成獎勵的方法來實現避障。這個新的過程稱為獎勵錯誤算法(RBA),提高了agent上傳感器返回的環(huán)境數據的使用效率,證明了(RBA)是如何提高追捕者的目標轉向正確率以及他們在障礙物躲避上的決策的效率。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP18

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本文編號：1601936