多智能體系統(tǒng)在進(jìn)行分布式協(xié)作控制任務(wù)時(shí),首要目標(biāo)是促使系統(tǒng)成員的指定狀態(tài)值達(dá)成一致。Olfati-Saber提出離散時(shí)間一致性協(xié)議要求智能體在演化過(guò)程中與每一個(gè)鄰居進(jìn)行通信協(xié)作。然而,當(dāng)大規(guī)模多智能體系統(tǒng)依據(jù)上述控制協(xié)議進(jìn)行演化時(shí),存在通信冗余與無(wú)效的鄰域信息會(huì)限制系統(tǒng)的收斂一致的能力和系統(tǒng)收斂一致的速度。因此需要為一致性協(xié)議設(shè)計(jì)出合理有效的鄰域成員選取策略減少不必要的通信。保持系統(tǒng)通信拓?fù)涞倪B通性是系統(tǒng)達(dá)成一致的必要條件,因此,系統(tǒng)時(shí)變拓?fù)溥B通性保持算法的研究也尤為重要。本文研究?jī)?nèi)容與成果如下:本文研究了離散時(shí)間下基于無(wú)向切換拓?fù)涠嘀悄荏w系統(tǒng)一致性問(wèn)題,對(duì)OlfatiSaber提出的控制協(xié)議進(jìn)行優(yōu)化,提出一個(gè)基于鄰域成員選取的一致性協(xié)議框架。該協(xié)議中每個(gè)智能體僅需選取部分鄰居的狀態(tài)信息參與到自身狀態(tài)值的更新計(jì)算�；谠搮f(xié)議提出了三類簡(jiǎn)單選取策略:最近鄰選取策略、最少共同鄰居選取策略、虛擬鄰居選取策略,充分體現(xiàn)移動(dòng)智能體人工智能,審時(shí)度勢(shì)的特點(diǎn)�；谧罱忂x取策略一致性協(xié)議中,智能體通信扇區(qū)機(jī)制在每個(gè)扇形通信區(qū)域中主動(dòng)選取一個(gè)狀態(tài)差值最小的鄰居。接著,對(duì)最近鄰選取策略進(jìn)行了優(yōu)化,采用分...

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-5魚(yú)群巡游

圖2-5魚(yú)群巡游圖2-6鳥(niǎo)類遷徙Fig.2-5FishSwarmFig.2-6Birdmigration將魚(yú)群和鳥(niǎo)群的形狀抽象成如圖2-7與2-8兩種拓?fù)浞植�。R圖2-7扇區(qū)均勻分布圖2-8線型隨機(jī)分布Fig.2-7Distribut....

圖2-6鳥(niǎo)類遷徙

圖2-5魚(yú)群巡游圖2-6鳥(niǎo)類遷徙Fig.2-5FishSwarmFig.2-6Birdmigration將魚(yú)群和鳥(niǎo)群的形狀抽象成如圖2-7與2-8兩種拓?fù)浞植�。R圖2-7扇區(qū)均勻分布圖2-8線型隨機(jī)分布Fig.2-7Distribut....

圖3-10通過(guò)四種策略得到的骨干網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?br>
32c)Strategy2d)Strategy4圖3-10通過(guò)四種策略得到的骨干網(wǎng)絡(luò)拓?fù)銯ig.3-10Backbonetopologyviafourdifferentstrategies智能體的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量與計(jì)算負(fù)載：從圖3-10，3-11中可知，....

圖3-11通過(guò)四種策略得到的骨干網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞亩鹊姆植?br>
第三章基于最近鄰居選取策略一致性協(xié)議設(shè)計(jì)與分析見(jiàn)的，每個(gè)智能體要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量從2至n,計(jì)算量從1到n-1。但如圖3-9所示的特殊情況十分少有。由圖3-11d)可知，一般情況下系統(tǒng)采用最少共同鄰居選取策略時(shí)，每個(gè)智能體要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量與計(jì)算量少于策略1與策....

本文編號(hào)：3907397