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《基于并行蟻群算法的多機(jī)器人協(xié)作研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、摘要多機(jī)器人協(xié)作問(wèn)題是當(dāng)前機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。隨著分布式人工智能的理論和應(yīng)用的發(fā)展，多智能體系統(tǒng)理論以其突出的靈活性和適用性，被應(yīng)用于多機(jī)器人協(xié)調(diào)系統(tǒng)領(lǐng)域，并成為機(jī)器人學(xué)中一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。但多智能體協(xié)作技術(shù)還不成熟，在協(xié)作機(jī)制方面，如協(xié)作時(shí)機(jī)、協(xié)作過(guò)程、協(xié)作機(jī)理、協(xié)作協(xié)議等方面的研究還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。需要進(jìn)一步深入研究多智能體協(xié)作模型和協(xié)作方法。多機(jī)器人系統(tǒng)的聯(lián)盟組成是多機(jī)器人系統(tǒng)協(xié)作的重要協(xié)作方法，近年來(lái)，聯(lián)盟機(jī)制已成為MAS研究的一個(gè)重要方面，得到了越來(lái)越多的重視。在MAS中，Agent之間組成聯(lián)盟不
2、僅可以求解那些單個(gè)Agent不能完成的任務(wù)，而且可以調(diào)整目標(biāo)、消解沖突、共享資源，共同構(gòu)造優(yōu)化求解方案，從而使得整個(gè)MAS系統(tǒng)能夠以最優(yōu)的配置、最高的效率來(lái)求解既定任務(wù)，并獲得最大利益。Agent聯(lián)盟生成問(wèn)題就是面向任務(wù)，尋找最優(yōu)的聯(lián)盟組合，使聯(lián)盟值盡可能大。在MAS中，各Agent之間都存在彼此合作形成聯(lián)盟的可能，為了得到一個(gè)滿(mǎn)意的結(jié)果必須考慮所有或大部分的聯(lián)盟組合可能，因而聯(lián)盟生成問(wèn)題是一個(gè)復(fù)雜的組合優(yōu)化問(wèn)題。蟻群算法是一種新型的智能優(yōu)化算法，該算法已在求解組合優(yōu)化問(wèn)題取得了很好的效果，顯示出求解復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題
3、方面的優(yōu)勢(shì)。螞蟻算法具有潛在的并行性，體現(xiàn)了螞蟻系統(tǒng)智能個(gè)體的自組織性。本文利用蟻群算法的并行工作策略和自組織原理，結(jié)合多機(jī)器人的協(xié)作機(jī)制提出了多機(jī)器人動(dòng)態(tài)優(yōu)化聯(lián)盟組成算法。這種方法目的是避免系統(tǒng)的死鎖問(wèn)題和資源浪費(fèi)，提高系統(tǒng)的工作效率，減少聯(lián)盟組成的計(jì)算量和通訊量。通過(guò)仿真分析，驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。關(guān)鍵詞：多機(jī)器人協(xié)作群體智能多機(jī)器人聯(lián)盟并行蟻群算法東北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractMulti-robotcooperationandcoordinationisofgreatacademicand
4、appliedsignificance．WiththedevelopmentofDislributedArtificialIntelligencetheoriesandapplications，Multi-agentsystemtheoryhasbeenusedintheareaofmulti-robotsystemcooperationandcoordinationforitsflexibilityandapplicability,andthishasbecometherobotsresearchfocus．W
5、hileMulti-agentcooperationandcoordinationtechnologyisnotmature．a(chǎn)ndtheresearchworkisnotenoughf缸awayintheaspectsofmechanism，suchasthetime，thecourse，themechanismandtheagreementofcooperationandcoordination．Soweneedtothoroughlystudyaboutmulti-agentcooperationandco
6、ordinationformersandmethods．Multi-robotsystemcoalitioncomposingisthe、importanceway．Inrecentyearscoalitionmechanismhasbeentheimportantaspect，anditisinterestedinmoreandmore．InMASthatagentscomposecoalitionnotonlyCansolvetheworksthatthesin班erobotCannotfinishbutal
7、soCanadjustthegoals，resolvetheconflict,sharetheI它sou“；esandconstructoptimizingmeanstogether．SoalltheMASsystemcansolvesometaskandgetthemostprofitintheoptimaldeployingandthetiptopefficiency．Agentcoalitioncomposingistocomposeintheoptimalcombinationandgettingthem
8、ostprofittargetingtothework．ForeveryAgentcancoordinatewithotheBpossiblyinMAS，wemusttakeintoaccountmostcoalitioncombinationinordertogetthesatisfactoryresult．WeCanfmdthatmulti-agentcoalitio
