1、多智能体系统技术前沿:决策、模拟与应用探索

多智能体系统技术前沿:决策、模拟与应用探索

1 多智能体系统会议概述

多智能体系统技术(Multi Agent Systems Technologies)相关研究在近年来备受关注,第 8 届国际多智能体系统技术研讨会(MATES 2010)于 2010 年 9 月 27 - 29 日在德国莱比锡举行,此次会议与德国信息学协会(GI)第 40 届年会同期举办。MATES 会议系列自 2003 年创办以来,一直致力于汇聚全球研究人员,为交流思想和分享最新科研成果提供平台。它与主流软件工程会议以及德国人工智能会议等同期举办,涵盖了从智能体技术的实际应用和工具到多智能体系统理论基础的广泛研究主题。

多智能体系统是由多个能够感知环境并采取行动以实现个体和共同目标的问题解决实体组成的社区。这些系统整合了人工智能、计算机科学及其他学科的多种技术和概念。近年来,智能体范式因其在搜索引擎、推荐系统、教育支持、电子采购、模拟与路由、电子商务等众多领域的广泛适用性而日益流行。

本次研讨会的会议记录收录了 18 篇常规论文(共收到 34 篇投稿),以及 Felix Brandt 和 Michal Pˇechouˇcek 两位专家的特邀报告摘要。

1.1 特邀报告内容

1.1.1 锦标赛解决方案在多智能体决策中的应用

Felix Brandt 在报告“Tournament Solutions and Their Applications to Multiagent Decision Making”中探讨了多智能体系统中的重要决策问题。近年来,对抗性、集体性或联盟性决策等领域受到了广泛关注。锦标赛解决方案旨在根据二元优势关系确定“最佳”元素

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,注重理论分析仿真验证相结合。
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