本文關鍵詞：多智能體系統(tǒng)群集行為動力學及控制方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,群集行為是多智能體系統(tǒng)研究領域中的重要問題和研究熱點之一,其所得結果對于人們理解自然界群集行為的形成機理,以及構建類似人工智能系統(tǒng)都具有重要的科學研究和現實意義。受自然界群集行為的啟發(fā),人們針對群體行為形成過程中個體之間的信息交換方式、個體動力學建模、運動形式以及系統(tǒng)穩(wěn)定性等問題展開了深入研究。本文以群集行為形成過程中的網絡拓撲保持連通性這一問題為研究內容,主要做了如下工作:(1)研究了現有幾種主要的群集行為控制算法。結合多智能體群集的發(fā)展歷程,分別探究了三個不同階段的群集模型,分析了各模型的特點。經過詳細對比各模型的性能,最終選擇Reynolds模型作為本文研究問題的建模基礎。并通過研究Olfati-Saber群集控制算法的網格、σ范數、碰撞函數及勢能函數,詳細分析了算法的設計過程和各項參數及特性的變化情況,為接下來要研究的具有附加條件的群集控制做詳實的鋪墊。(2)研究了一種具有網絡保持連通性及多虛擬領航智能體的群集控制問題,得到了系統(tǒng)可解的充分性條件。針對群集行為中存在多個領航智能體的多目標情形,設計了一種具有網絡保持連通性的分布式控制協(xié)議,證明了所有智能體在對應虛擬領航智能體的領航下,其群體中心的速度漸進收斂到虛擬領航智能體的加權平均速度,最終實現群集行為的多目標分群控制。仿真結果驗證了算法的有效性。(3)研究了一種基于網絡保持連通性的事件觸發(fā)非線性混雜群集控制問題,得到了系統(tǒng)可解的充分性條件。針對具有事件觸發(fā)的群集行為,設計了一種分布式的非線性混雜控制協(xié)議,分析了在事件觸發(fā)條件下,多智能體系統(tǒng)保持群集行為且實現碰撞避免的條件;并通過引入加邊延遲策略,證明了若系統(tǒng)初始網絡圖為連通圖,則網絡連通性始終得到保持。仿真結果驗證了算法的有效性。
【關鍵詞】：多智能體系統(tǒng) 群集控制 連通性 多虛擬領航智能體 事件觸發(fā)
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TP13
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-15
• 1.1 多智能體系統(tǒng)的研究背景、意義及現狀8-12
• 1.1.1 多智能體系統(tǒng)的研究背景及意義8-9
• 1.1.2 多智能體分布式協(xié)作控制的研究現狀9-12
• 1.2 群集控制的研究意義及發(fā)展現狀12-14
• 1.2.1 群集控制的研究意義12-13
• 1.2.2 群集控制的發(fā)展現狀13-14
• 1.3 論文章節(jié)安排14-15
• 2 群集控制的基本模型及算法15-26
• 2.1 圖論15
• 2.2 群集控制的基本模型15-20
• 2.2.1 Reynolds模型16-18
• 2.2.2 Vicsek模型18
• 2.2.3 Couzin模型18-20
• 2.3 群集控制的基本算法20-25
• 2.3.1 α-網格和類α-網格21-22
• 2.3.2 σ范數及碰撞函數22-23
• 2.3.3 集體勢能函數23-24
• 2.3.4 自由空間的群集算法24-25
• 2.4 小結25-26
• 3 具有網絡保持連通性及多虛擬領航智能體的群集控制26-38
• 3.1 引言26-27
• 3.2 動力學建模及控制算法設計27-30
• 3.2.1 動力學建模27-28
• 3.2.2 控制算法設計28-30
• 3.3 主要結論及穩(wěn)定性分析30-33
• 3.3.1 主要結論30
• 3.3.2 穩(wěn)定性分析30-33
• 3.4 數值仿真33-36
• 3.5 小結36-38
• 4 基于網絡保持連通性的事件觸發(fā)非線性混雜群集控制38-49
• 4.1 引言38
• 4.2 動力學建模及控制算法設計38-42
• 4.2.1 動力學建模38-40
• 4.2.2 控制算法設計40-42
• 4.3 主要結論及穩(wěn)定性分析42-46
• 4.3.1 主要結論42
• 4.3.2 穩(wěn)定性分析42-46
• 4.4 數值仿真46-48
• 4.5 小結48-49
• 總結及展望49-52
• 1.全文總結49-50
• 2.研究展望50-52
• 致謝52-53
• 參考文獻53-57
• 攻讀學位期間的研究成果及參與的項目57

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