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文檔簡介
1、群集智能是受自然界生物群體社會性行為啟發(fā)而產(chǎn)生的概念,它是指簡單個體通過局部交互所涌現(xiàn)出的不可預見的全局智能行為的特性。系統(tǒng)中的個體僅在局部感知能力下,通過同其他個體以及環(huán)境的交互就可以實現(xiàn)復雜的行為模式。群集智能利用群體的優(yōu)勢,在沒有集中控制、不提供全局模型的前提下,為尋找復雜問題的解決方案提供了新的思路。顯然,對群居生物集體行為的研究有助于理解群集智能系統(tǒng)的內(nèi)在機理,及其在不同領(lǐng)域的應用。 本文目的是研究群集智能的有關(guān)理論問
2、題,給出一套用于分析群集智能系統(tǒng)及相關(guān)行為穩(wěn)定性和復雜性的方法,并將研究成果應用到多機器人系統(tǒng)中,實現(xiàn)多機器人的協(xié)調(diào)協(xié)作。 首先,證明了個體模型下群集智能系統(tǒng)自聚的穩(wěn)定性。自聚的穩(wěn)定性是指個體在移動過程中能夠成群移動并最終聚集到目標位置周圍的鄰域內(nèi)。微觀上,通過將個體之間的相互作用轉(zhuǎn)化為勢場力,結(jié)合考慮個體的感知能力、動態(tài)環(huán)境以及噪聲等因素,建立了群體聚集中的個體模型,運用Lyapunov穩(wěn)定性理論證明了在上述情況下群體自聚的穩(wěn)
3、定性。 其次,證明了群集智能系統(tǒng)中環(huán)形分類行為的穩(wěn)定性。環(huán)形結(jié)構(gòu)同群體聚集時產(chǎn)生的最終結(jié)構(gòu)在空間上具有一定的相似性。將群體聚集個體模型進行擴展,增加不同類對象之間的相互作用,建立了環(huán)形分類中被分類對象的個體模型。通過Lyapunov穩(wěn)定性理論給出了多類物體環(huán)形結(jié)構(gòu)構(gòu)建的穩(wěn)定性分析。 再次,研究了群體模型下的群體自組織特性。宏觀上,分析群集智能系統(tǒng)個體之間以及個體和環(huán)境之間相互作用產(chǎn)生的效果,并考慮個體的行為規(guī)則,有助于建
4、立系統(tǒng)的群體模型。將群體和環(huán)境看作一個開放系統(tǒng),結(jié)合耗散結(jié)構(gòu)的相關(guān)理論,基于平均場法建立了描述系統(tǒng)宏觀狀態(tài)的群體模型。通過模型的解析解、數(shù)值解以及MonteCarlo模擬,分析了系統(tǒng)狀態(tài)隨各個參數(shù)的變化規(guī)律,得出了群集智能系統(tǒng)多穩(wěn)態(tài)性、模式涌現(xiàn)以及分叉現(xiàn)象產(chǎn)生的機制和條件。 最后,將群集智能模型和理論分析結(jié)果應用到機器人領(lǐng)域中,以編隊和覓食任務為背景,實現(xiàn)了多機器人的協(xié)調(diào)協(xié)作。從行為上看,群體聚集和多機器人編隊在過程上具有一致性
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