博弈論框架下的二階多智能體系統(tǒng)領(lǐng)導(dǎo)者選擇算法
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更多相關(guān)文章: 超模博弈 多智能體系統(tǒng) 領(lǐng)導(dǎo)者選取
【摘要】:隨著人工智能的發(fā)展,多智能體系統(tǒng)中智能體的異質(zhì)性、工作環(huán)境的復(fù)雜性、系統(tǒng)目標(biāo)的多樣性,給多智能體系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能的分析帶來(lái)了挑戰(zhàn).同時(shí),也催生了新的控制策略和優(yōu)化方法.博弈論作為一種研究社會(huì)系統(tǒng)中智能體決策過(guò)程的經(jīng)典工具,如今已被應(yīng)用到了多智能體系統(tǒng)研究領(lǐng)域.本文主要針對(duì)二階多智能體系統(tǒng)編隊(duì)過(guò)程中領(lǐng)導(dǎo)者選取的兩類(lèi)問(wèn)題:1)選取k個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者使系統(tǒng)誤差達(dá)到最小;2)系統(tǒng)誤差在一定范圍內(nèi),選取最小數(shù)量的領(lǐng)導(dǎo)者;提出了一類(lèi)超模博弈建模方法.在建模過(guò)程中設(shè)計(jì)了各個(gè)智能體的效用函數(shù)與系統(tǒng)整體的目標(biāo)函數(shù),使各個(gè)智能體在尋求各自效用函數(shù)最大化的過(guò)程中實(shí)現(xiàn)整體目標(biāo).而后,運(yùn)用貪婪算法優(yōu)化了智能體決策過(guò)程.本文分析了所建模型的平衡點(diǎn)存在性和系統(tǒng)穩(wěn)定性.最后,利用仿真實(shí)例對(duì)比說(shuō)明了本文提出的基于超模博弈的二階多智能體系統(tǒng)領(lǐng)導(dǎo)者選擇算法的有效性.
【作者單位】: 東南大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;教育部復(fù)雜工程系統(tǒng)測(cè)量與控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】: 超模博弈 多智能體系統(tǒng) 領(lǐng)導(dǎo)者選取
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61503079,61520106009,61533008) 省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK20150625) 江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目 復(fù)雜工程系統(tǒng)測(cè)量與控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(MCCSE2015B02) 江蘇省研究生創(chuàng)新基金項(xiàng)目(CXLX1309)資助~~
【分類(lèi)號(hào)】:TP18
【正文快照】: 1引言(Introduction)多智能體系統(tǒng)的研究主要包括以下幾個(gè)方面:針對(duì)一致性控制[1 3]、編隊(duì)控制[4 5]、以及分布式優(yōu)化與估計(jì).再者,由于其具有廣泛的應(yīng)用基礎(chǔ),比如傳感器網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器人系統(tǒng)、工程系統(tǒng)等方面.所以越來(lái)越多的學(xué)者致力于多智能體系統(tǒng)的研究.例如,在一致性領(lǐng)域,文
【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):616356
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