30、HoCaMA:家庭护理混合多智能体架构解析

HoCaMA:家庭护理混合多智能体架构解析

1. HoCaMA概述

HoCaMA(Home Care Hybrid Multiagent Architecture)是一种可在真实环境中实施的架构,它不仅能实现分布式智能体、服务和应用程序之间的通信与集成,还为多智能体系统的开发提供了新方法,使智能体和系统能够作为服务运行。其具备安全性特点,在多智能体框架中管理所有通信,服务除非经设计者允许,否则不能共享资源,且定义的服务必须始终可用,除非另有规定,否则不与其他系统共享。此外,HoCaMA还在智能体平台上实现了警报系统,专门为移动设备设计,平台智能体负责管理该服务并随时确定警报级别,从而决定谁将接收警报以及何时接收。为识别每个用户,HoCaMA采用了基于Java Card的射频识别(RFID)微芯片技术,通过一系列分布式传感器为用户提供必要服务。

2. HoCaMA架构

HoCaMA架构采用包含一系列组件的模型,为异构系统提供不同级别的服务解决方案。该模型集成了智能体、识别和定位技术、无线网络以及移动设备,还通过移动设备(如手机或PDA)提供对多智能体系统服务的访问机制。其无处不在的访问通过Wi-Fi无线网络实现,通知和警报管理模块基于SMS和MMS技术。用户识别和定位系统基于Java Card和RFID技术,整个系统动态、灵活、健壮且能很好地适应上下文变化,是一个开放系统,易于集成到复杂环境中,且不依赖特定编程语言。

HoCaMA架构包含四个基本模块,如下表所示:
| 模块 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 应用程序 | 代表可用于利用系统功能的所有程序,动态且能适应上下文,可本地或远程执行,甚至在处理能力有限的

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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开,重点介绍了一种基于Matlab代码实现的数值求解方法,旨在有效处理带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME(Consistent Mean Field Equilibrium)求解挑战。文中详细阐述了解法器的设计思路、算法实现流程及其在复杂系统建模中的应用,强调通过数值仿真验证方法的有效性和鲁棒性。此外,文档还列举了多个相关科研方向与Matlab仿真实现案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该解法器在跨学科研究中的潜在价值。; 适合人群:具备一定数学建模与Matlab编程基础,从事控制理论、博弈论、电力系统优化或相关领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①研究大规模随机系统中均衡解的数值求解方法;②开发适用于延迟动态系统的平均场博弈模型;③借助Matlab平台实现复杂优化算法的仿真与验证;④拓展博弈论方法在能源、交通、通信等领域的实际应用。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,深入理解算法实现细节,并参考所列相关研究方向进行扩展实验。同时,可利用附带的网盘资源获取完整代码与数据,便于复现实验结果,进一步开展创新性研究。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)”展开,重点介绍了超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术的对比研究,通过Matlab代码实现相关算法仿真与验证。文中涵盖多传感器融合定位的基本原理、EKF(扩展卡尔曼滤波)在多源数据融合中的应用,以及UWB单独定位与UWB-IMU组合定位的性能对比分析,旨在提升复杂环境下的定位精度与稳定性。同时,文档列举了大量基于Matlab的科研仿真案例,涉及通信、信号处理、电力系统、路径规划等多个领域,突出Matlab在科研仿真中的广泛应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事定位技术、物联网、智能系统或自动化相关方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①开展UWB与IMU融合定位算法的研究与仿真;②对比不同定位方式(单一UWB vs. UWB-IMU融合)的精度与鲁棒性;③学习多传感器数据融合中EKF的应用实现;④借助Matlab平台完成科研项目中的算法验证与可视化。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,按目录顺序逐步学习,重点关注UWB-IMU融合定位的建模与滤波算法实现,同时可参考其他相关领域的仿真案例拓展研究思路,注重理论与代码实践相结合,提升科研仿真能力。
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