30、多智能体环境中的死锁检测与谷歌展示网络广告投放

多智能体环境中的死锁检测与谷歌展示网络广告投放

多智能体环境下的死锁检测与解决

在多智能体系统中,死锁是一个可能影响系统正常运行的重要问题。下面,我们将详细探讨死锁的检测、解决方法以及相关的测量讨论。

死锁检测

Agent B 在创建时,会启动检测智能体,开启死锁检测周期。这些检测智能体是基于之前的 Agent B 所锁定的资源组以及它们所在的环境创建的。初始化完成后,专门的检测智能体诞生,这使得 Agent B 可以同时进行死锁查找,并与其他 Agent B 交互,以移动到由目标 Agent C 锁定的资源上。

Agent D 在每个资源被锁定时,会记录其网络位置,从而实现移动。检测智能体的路由会继续推进,它们会调用主机环境,以确定是否有其他智能体在同一资源上被阻塞。一旦发现被阻塞的智能体,就会同时对每个智能体进行处理。Agent D 会定位相关的 Agent B,并查找由远程智能体持有的资源上的死锁检测信息。

以下是死锁检测信息和资源信息的表格:
| 表格 3:死锁检测信息 | 说明 |
| — | — |
| 智能体名称 | 用于识别智能体的唯一名称 |
| 被阻塞的资源 | 提供智能体被阻塞的信息 |
| 主锁 | 以资源信息格式指示锁 |

表格 4:资源信息 说明
资源所有者 锁定此资源的智能体名称
资源名称
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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