本文關鍵詞：博弈論框架下的二階多智能體系統(tǒng)領導者選擇算法

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【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)境的復雜性、系統(tǒng)目標的多樣性,給多智能體系統(tǒng)動態(tài)性能的分析帶來了挑戰(zhàn).同時,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系統(tǒng)中智能體決策過程的經(jīng)典工具,如今已被應用到了多智能體系統(tǒng)研究領域.本文主要針對二階多智能體系統(tǒng)編隊過程中領導者選取的兩類問題:1)選取k個領導者使系統(tǒng)誤差達到最小;2)系統(tǒng)誤差在一定范圍內(nèi),選取最小數(shù)量的領導者;提出了一類超模博弈建模方法.在建模過程中設計了各個智能體的效用函數(shù)與系統(tǒng)整體的目標函數(shù),使各個智能體在尋求各自效用函數(shù)最大化的過程中實現(xiàn)整體目標.而后,運用貪婪算法優(yōu)化了智能體決策過程.本文分析了所建模型的平衡點存在性和系統(tǒng)穩(wěn)定性.最后,利用仿真實例對比說明了本文提出的基于超模博弈的二階多智能體系統(tǒng)領導者選擇算法的有效性.
【作者單位】： 東南大學自動化學院;教育部復雜工程系統(tǒng)測量與控制教育部重點實驗室;
【關鍵詞】： 超模博弈 多智能體系統(tǒng) 領導者選取
【基金】：國家自然科學基金項目(61503079,61520106009,61533008) 省自然科學基金項目(BK20150625) 江蘇高校優(yōu)勢學科建設工程資助項目 復雜工程系統(tǒng)測量與控制教育部重點實驗室(MCCSE2015B02) 江蘇省研究生創(chuàng)新基金項目(CXLX1309)資助~~
【分類號】：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方面:針對一致性控制[1 3]、編隊控制[4 5]、以及分布式優(yōu)化與估計.再者,由于其具有廣泛的應用基礎,比如傳感器網(wǎng)絡、機器人系統(tǒng)、工程系統(tǒng)等方面.所以越來越多的學者致力于多智能體系統(tǒng)的研究.例如,在一致性領域,文

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本文編號：616356