多智能體協(xié)同控制與仿真

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1、學(xué)校代碼：10289分類號(hào)：TP319密級(jí)：公開(kāi)學(xué)號(hào)：132030041江蘇科技大學(xué)碩士學(xué)位論文多智能體協(xié)同控制與仿真研究生姓名趙東見(jiàn)導(dǎo)師姓名楊奕飛申請(qǐng)學(xué)位類別工學(xué)碩士學(xué)位授予單位江蘇科技大學(xué)學(xué)科專業(yè)控制理論與控制工程論文提交日期2015年12月30日研究方向復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真論文答辯時(shí)間2016年3月17日答辯委員會(huì)主席戴躍偉評(píng)閱人2016年3月17日分類號(hào)：TP319密級(jí)：學(xué)號(hào)：132030041工學(xué)碩士學(xué)位論文多智能體協(xié)同控制與仿真學(xué)生姓名趙東見(jiàn)指導(dǎo)教師楊奕飛教授江蘇科技大學(xué)二○一六年三月AThesisSubmittedinFulfillmentoftheRequiremen

2、tsfortheDegreeofMasterofEngineeringMulti-agentcooperativecontrolandsimulationSubmittedbyNameZhaoDongjianSupervisedbyProfessorNameYangYiFeiJiangsuUniversityofScienceandTechnologyMarch,2016江蘇科技大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果，也不包含為獲得江

3、蘇科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名：趙東見(jiàn)日期：2016.03.25摘要隨著多智能體系統(tǒng)研究的深入，多智能體的協(xié)同控制問(wèn)題已經(jīng)成為控制領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)，其在災(zāi)害搜索與營(yíng)救，城市智能交通，無(wú)人機(jī)集群戰(zhàn)場(chǎng)偵察與襲擊等方面的應(yīng)用研究引起了相關(guān)研究人員的極大關(guān)注。由于多智能體系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，仿真成為研究其內(nèi)部特征和變化規(guī)律的重要方法，其相對(duì)于實(shí)物仿真來(lái)說(shuō)，不僅易于預(yù)測(cè)而且降低了實(shí)物模擬的成本和風(fēng)險(xiǎn)。本文設(shè)計(jì)了一種基于JADE與WorldWindJava的多Agent仿真系統(tǒng)。以多

4、無(wú)人車協(xié)同為背景，通過(guò)局域網(wǎng)內(nèi)機(jī)器互聯(lián)實(shí)現(xiàn)多節(jié)點(diǎn)協(xié)作。論文建立了Agent對(duì)于目標(biāo)、環(huán)境、任務(wù)等約束條件的模型，采用多指標(biāo)任務(wù)分配函數(shù)對(duì)投標(biāo)Agent進(jìn)行評(píng)估，選出最優(yōu)的無(wú)人車逼近目標(biāo)以獲取更精準(zhǔn)的目標(biāo)探測(cè)信息。系統(tǒng)設(shè)計(jì)了Agent間的通訊、協(xié)作以及三維平臺(tái)下的漫游、縮放、視域分析等功能，通過(guò)仿真想定實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了無(wú)人車協(xié)同任務(wù)全過(guò)程三維仿真。本文的主要工作具體如下：(1)將MAS(multi-agentsystem)組織結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)為三個(gè)層次，具體包含控制中心Agent、管理Agent和執(zhí)行任務(wù)Agent。控制中心Agent負(fù)責(zé)整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行管理，具有系統(tǒng)的最高權(quán)限；管理Agent負(fù)責(zé)

5、該地區(qū)節(jié)點(diǎn)任務(wù)的執(zhí)行；執(zhí)行Agent負(fù)責(zé)執(zhí)行具體的探測(cè)任務(wù);(2)提出了一種改進(jìn)合同網(wǎng)協(xié)議任務(wù)分配算法。針對(duì)經(jīng)典合同網(wǎng)協(xié)議中存在的問(wèn)題，本文通過(guò)引入距離、速度、收益等多個(gè)因素，使用粒子群算法對(duì)合同進(jìn)行評(píng)估，從而提高M(jìn)AS系統(tǒng)任務(wù)分配效率;(3)考慮到在仿真過(guò)程中，需要分配多個(gè)任務(wù)到某個(gè)管理Agent節(jié)點(diǎn)，可能會(huì)導(dǎo)致該節(jié)點(diǎn)負(fù)載過(guò)重。本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了多智能體負(fù)載均衡方法。該方法基于遺傳算法實(shí)現(xiàn)，能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)各管理Agent節(jié)點(diǎn)的負(fù)載狀況并進(jìn)行調(diào)整；(4)基于JADE和WorldWindJava實(shí)現(xiàn)了MAS仿真系統(tǒng)，驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)方法的有效性。論文最后對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)，并指出了值得進(jìn)一步研究

6、的內(nèi)容。關(guān)鍵詞多智能體系統(tǒng)；仿真；JADE；任務(wù)分配；WorldWindJavaIAbstractWiththefurtherresearchofmulti-agentsystem,multi-agentcooperativecontrolhasbecomeahottopicinthefieldofcontrol,Ithasarousedgreatconcernofresearchersinthefieldofdisastersearchandrescue,urbanintelligenttransportation,unmannedaerialvehicleclusterbatt

7、lefieldreconnaissanceandattack。Becauseofthecomplexinternalstructureofmulti-agentsystem,simulationhasbecomeanimportantmethodtostudyitsinternalcharacteristicsandvariationlaw,whichisnotonlyeasytopredictbutalsoreducethecostandriskofphysical