53、基于信息素激发机制的多智能体协调与控制在制造控制中的应用

信息素激发机制多智能体在制造控制的应用

基于信息素激发机制的多智能体协调与控制在制造控制中的应用

1. 引言

制造控制负责处理制造系统中的内部物流,它决定了产品实例的所有路由以及在这些未完成产品上启动生产过程。然而,制造控制软件开发人员面临着制造系统及其环境变化和干扰带来的挑战。此外,这类软件的用户数量不如主流软件多,较低的投资水平和较少的用户反馈也给其成功开发和部署带来了额外障碍。

为应对这些挑战,本文探讨了一种受社会昆虫行为启发的多智能体协调与控制系统设计。该设计旨在使理想的整体系统行为自然涌现,而无需让单个智能体面对整个系统的复杂性和动态性。这使得单个智能体能够在无需软件维护的情况下适应变化,可在不同系统中重复使用,并且能够让涌现行为处理干扰。

本文首先介绍了作为协调与控制系统基础的生物学概念——信息素激发机制(stigmergy),然后讨论了开发协调与控制系统的不同步骤:
1. 将环境智能体化,使其成为解决方案的一部分。
2. 实施控制层,为做出决策的智能体提供必要和有用的信息。
3. 在控制系统的最高层实施决策机制,使更改和调整这些规则变得非常容易。

2. 信息素激发机制

1959年,P.P. Grasse引入了“信息素激发机制”这个词。信息素激发机制意味着智能体在其环境中留下被称为“信息素”(stigma)的信号,以相互影响彼此的行为。与需要智能体之间明确会面的协调方法相比,这种机制适用于小规模的交互。在信息素激发机制中,智能体观察环境中的信号并据此行动,而无需与其他智能体进行同步。

智能体之间的协调发生在它们根据交互调整其活动时。这些交互可以是直接的或间接的,信息素激发机制属于间接交互的范畴。这类似于一个人在超市

深度学习作为人工智能的关键分支,依托层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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