動(dòng)態(tài)環(huán)境下多智能體系統(tǒng)的任務(wù)分配與協(xié)作研究.pdf

1、多智能體系統(tǒng)(MAS)，已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的重要研究方向之一。要發(fā)揮多智能體系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)，關(guān)鍵就是處理好智能體之間的協(xié)作問(wèn)題，先進(jìn)的體系結(jié)構(gòu)及協(xié)作機(jī)制能夠使智能體系統(tǒng)表現(xiàn)出強(qiáng)大的任務(wù)處理能力。
　　 本文在智能體、多智能體的體系結(jié)構(gòu)研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一種面向任務(wù)級(jí)協(xié)作的分層式多智能體系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)，并對(duì)多智能體系統(tǒng)協(xié)作與任務(wù)分配問(wèn)題進(jìn)行了研究:
　　 首先，本文詳細(xì)闡述了多智能體系統(tǒng)的協(xié)調(diào)協(xié)作機(jī)制，并針對(duì)多機(jī)器人避碰圍捕

2、問(wèn)題，提出了一種基于協(xié)商和意愿強(qiáng)度的避碰圍捕策略。利用目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)化方法獲得“入侵者”邊緣的最佳捕獲點(diǎn)。機(jī)器人首先運(yùn)動(dòng)到這些捕獲點(diǎn)，再將其推至目標(biāo)位置。通過(guò)協(xié)商將機(jī)器人奔向目標(biāo)行為與避碰行為相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人無(wú)碰運(yùn)動(dòng)。
　　 其次，為了在個(gè)體機(jī)器人能力評(píng)價(jià)過(guò)程中兼顧到多方面不確定因素，引入集對(duì)分析的思想，建立了多智能體系統(tǒng)多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)模型。通過(guò)同一度、差異度、貼近度對(duì)機(jī)器人完成任務(wù)能力進(jìn)行了簡(jiǎn)單有效的刻畫(huà)，并以由歐氏空間權(quán)距離

3、獲得的集對(duì)貼近度作為機(jī)器人對(duì)任務(wù)的適應(yīng)度。該綜合評(píng)價(jià)模型為多機(jī)器人系統(tǒng)多任務(wù)分配決策提供了可靠依據(jù)。
　　 最后，簡(jiǎn)單介紹了任務(wù)分配的基本方法，并提出了一種改進(jìn)的基于竟拍合同網(wǎng)方式的任務(wù)分配機(jī)制以及基于適應(yīng)度矩陣約簡(jiǎn)的多任務(wù)分配方法。以往競(jìng)價(jià)機(jī)制中，競(jìng)價(jià)智能體單獨(dú)根據(jù)自己的情況直接給出競(jìng)價(jià)值，難免帶有主觀臆斷性。改進(jìn)的競(jìng)拍機(jī)制中，參與競(jìng)價(jià)的智能體只需在規(guī)定時(shí)間內(nèi)將自己的能力信息發(fā)布給管理智能體，管理智能體獲得各智能體競(jìng)標(biāo)信息后，