基于協(xié)同進化的多Agent適應性技術(shù)研究.pdf

1、適應性機制的研究在人工智能和智能控制領(lǐng)域越來越受到關(guān)注，對它的研究有助于揭示智能的本質(zhì)，有助于構(gòu)造智能化程度更高的人工系統(tǒng)。在復雜、動態(tài)環(huán)境下如何使群體產(chǎn)生適應性的協(xié)調(diào)協(xié)作行為以完成共同的任務，是分布式智能控制系統(tǒng)要解決的一個難題，現(xiàn)有的MAS理論和技術(shù)尚缺乏令人滿意的有效解決方法。針對這一問題，本論文將MAS理論方法與協(xié)同進化方法相結(jié)合，開展了基于協(xié)同進化的多Agent適應性技術(shù)研究，主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新概括如下： ①提出了一種

2、基于協(xié)同進化機制的多Agent分布式智能控制體系結(jié)構(gòu)。采用了劃分基本行為模塊的方法，將復雜、分布的控制系統(tǒng)構(gòu)造成基于行為的、行為活性狀態(tài)可調(diào)控的多Agent系統(tǒng)，并設計了基于協(xié)同進化機制的分布式并行協(xié)進化學習機構(gòu)及其協(xié)同進化算法，使系統(tǒng)在協(xié)進化控制機構(gòu)的控制下，能分布并行地協(xié)同進化各基本行為規(guī)則庫和全局行為協(xié)調(diào)規(guī)則庫。系統(tǒng)的局部控制及全局行為的協(xié)調(diào)協(xié)作具有較好的在線學習、自適應特性，能應用于實際的資源受限的嵌入式控制系統(tǒng)。 ②M

3、AS行為協(xié)同進化過程具有復雜的異步并發(fā)特點，其信息流程是一種復雜的、具有時序和空間特性的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，對這一過程進行建模是個難題。本研究引入Petri網(wǎng)理論和方法對MAS行為協(xié)同進化過程進行了建模研究，所建模型較好地描述了協(xié)同進化及其控制過程的流程結(jié)構(gòu)和動態(tài)行為規(guī)律，刻畫出了協(xié)同進化過程中多Agent間的交互機制，為行為協(xié)同進化的多Agent智能控制系統(tǒng)的分析和實現(xiàn)奠定了基礎。 ③現(xiàn)有協(xié)同進化模型在求解子系統(tǒng)間存在相互關(guān)聯(lián)作用問題時

4、的不足和局限，使其難以應用于高效產(chǎn)生群體復雜適應性協(xié)作行為。本研究從方法論的角度出發(fā)，依據(jù)系統(tǒng)論和非線性科學理論，對現(xiàn)有協(xié)同進化模型的局限性及其成因進行了分析，提出了一種引入局部交互的協(xié)同進化計算模型和算法，并對算法的效能進行了理論分析論證。該模型和算法通過局部交互作用探測局部啟發(fā)信息，并結(jié)合全局啟發(fā)信息共同引導協(xié)同進化過程，從而能使求解過程朝著正確的方向進化。算法分析及驗證實驗表明，所提出的引入局部交互的協(xié)同進化模型和算法有效地克服了

5、現(xiàn)有協(xié)同進化模型的不足和局限，對子系統(tǒng)間存在較強相互關(guān)聯(lián)作用的復雜系統(tǒng)協(xié)同進化問題，能全面體現(xiàn)演化過程的復雜關(guān)系，從而具有高效地進化到全局最優(yōu)解的能力。 ④依據(jù)所提出的引入局部交互的協(xié)同進化計算模型和算法，構(gòu)造了多 Agent群體復雜協(xié)作行為的引入局部交互的協(xié)同進化適應性機制及其計算結(jié)構(gòu)。實驗表明，該適應性機制能使復雜關(guān)聯(lián)的群體協(xié)作行為高效地朝著全局最優(yōu)協(xié)作方向演化，為解決開放、動態(tài)環(huán)境中的多Agent復雜適應性協(xié)作問題提供了一