18、多智能体系统集成开发环境与JADE组织实现

JADE中多智能体组织实现

多智能体系统集成开发环境与JADE组织实现

多智能体系统集成开发环境

多智能体系统(MAS)在工业和商业环境中的应用日益广泛,但缺乏一套完整的工程工具是基于智能体的软件开发在行业中推广缓慢的一个因素,尤其是集成开发环境(IDE)的提供。

我们将适用于MAS IDE的工具分为两个抽象级别:智能体级别和系统级别。智能体级别的工具通常比较容易获取,但系统级别的工具提供存在较大问题。而且,通用工具必须与特定的智能体平台解耦。

我们提出了一套通用的系统级工具需求,无论使用何种智能体平台,这套最小工具集包括检查、监控和调试运行中的MAS的功能,并且在框架特定方面(如智能体类型、消息结构、移动性等)保持中立。

我们测试了一种IDE构建方法,即将IDE构建为一个独立的MAS。这种方法使IDE与特定的智能体平台解耦,即它所监控的智能体可以构建在不同的智能体平台上。通过实验评估,我们发现可以通过添加新的智能体来扩展这个IDE,以提供额外的系统级工具,并且可以轻松地与现有的智能体级工具(如编辑器和检查器)链接。此外,我们还成功地将该IDE用作两个原本不兼容的智能体框架之间的桥梁。

虽然研究社区还需要更多的讨论来确定哪些系统级工具最合适以及如何呈现它们,但我们相信可以将这些工具部署为一个可扩展、通用且与平台无关的IDE。

JADE中组织的实现
引言

近年来,多智能体系统(MAS)在各种工业和商业环境中的应用不断增加。自主智能体能够在动态和不确定的环境中完成目标,进行丰富的高级社交互动,并在灵活的组织结构中运行,从而实现强大且可扩展的软件开发。

当系统有大量任务需要与多个提供者多

本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学控制理论的认识,还可培养工程编程能力实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 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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