21、分布式智能系统中的协调与未来发展路径

分布式智能系统中的协调与未来发展路径

1. 虚拟组织与自组织概念

虚拟组织的概念可用于设计未来开放且可扩展的基于代理的应用程序中合适的灵活组织结构。在网格计算领域,虚拟组织指的是个人、机构和资源的动态集合,其核心问题是在动态的多机构虚拟组织中进行协调资源共享和问题解决。

自组织和适应等概念被引入以支持适用于现实世界应用领域的复杂系统的设计和部署。开放的面向代理的系统应具备自我构建和自适应能力,即代理能够确定系统最合适的组织结构,并随着环境变化而改变该结构。自组织是一组代理根据自身资源和环境背景,以特定组织模式进行交互的个体选择结果,使代理能够进行推理和表现出相应行为。

然而,现有的代理组织无法充分处理开放面向代理系统中固有的问题,如代理的异构性、信任和问责制、故障和恢复以及社会变革等。未来的研究可能需要借鉴政治学和社会学,开发类似于规范、权利、立法、权威和执行等计算概念的适当表示,以构建更复杂的代理社会。

2. 联盟形成

未来开放和可扩展系统中的代理组织可能涉及小团体的动态联盟,以提供比单个团体更好的服务。通过联盟形成,面对一组目标的大型开放系统中的代理可以自我划分,以最大化系统性能,从而实现自组织。自动化联盟形成不仅能节省时间和劳动力,还可能在复杂环境中形成比人类更好的联盟。

过去,联盟形成在博弈论中主要用于处理集中式情况,但这种方法计算上不可行,存在诸多严重缺点,且通常适用于少量代理,限制了应用范围。不过,使用模态命题动态逻辑(PDL)的一种方言来建模游戏和交互的研究,为联盟的适当表示提供了可能,这种方法有望有效引入和形式化关于代理联盟的推理。

3. 谈判和论证

谈判和

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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