7、多智能体组织的分布式规范基础设施

多智能体组织的分布式规范基础设施

1 引言

多智能体系统(MAS)通常由智能体、环境、组织结构以及这些组件之间的交互方式组成。然而,现有的多智能体系统设计方法中,往往缺乏将组织结构和规范结构与它们所处和运行的环境模型进行明确关联的有效方式。这就导致在将多智能体系统置于特定环境中时,环境与组织结构之间出现脱节,无法建立起组织结构元素与实际运行物理位置之间的联系。

同时,当前大多数规范多智能体系统的方法虽然探讨了规范的定义、执行等问题,但对于如何将这些方法应用于实际的多智能体系统开发,却缺乏明确的指导。本文旨在解决这些问题,通过结合环境建模语言、智能体编程框架以及现有的组织结构和规范语言,提出一种实用的方法,以实现多智能体系统的开发。

2 背景

我们正在开发一个名为 MAS - SOC 的模拟平台,其目的是为基于智能体的模拟提供一个框架,让用户无需具备过多编程经验,就能使用先进的智能体技术进行模拟开发,特别是支持认知智能体的模拟实现。

在我们的方法中,智能体的推理使用扩展版的 AgentSpeak 语言进行指定,该语言由 Jason 解释器解释执行。而智能体所处的环境则使用 ELMS 语言进行描述,这是一种专门为多智能体环境设计的描述语言。

此前,多智能体系统中共享环境的描述在面向智能体的软件工程文献中并未得到充分关注,环境往往被视为既定条件,而非系统工程的重要组成部分。后来,对 ELMS 语言进行了扩展,引入了分布式规范基础设施,以将组织结构集成到环境中。其中,规范对象、规范位置和规范监督者等概念的引入,旨在弥合环境结构与组织结构之间的差距,支持组织在环境中的正确实例化。

3 ELMS 语言 </

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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