卫星资源分配

卫星资源分配模型采用三层结构:子目标任务层、资源层和Agent层。子目标任务层是语义解析部分与资源分配部分的接口,负责接受语义解析后的子目标任务,并管理分配资源后的元任务。资源层包括了所有的卫星实体,是待分配的资源,是子目标任务的执行者。子目标任务层和资源层都是实体层,其分别代表了待分配的子目标任务管理器和相应卫星资源,我们将其映射到虚拟的Agent层中,组成多Agent系统。多Agent系统中,执行同一类子目标任务的多个卫星Agent和协调Agent组成一个Group.协调Agent是Group中的中心节点,负责子目标任务的资源分配。卫星Agent通过与Group中协调Agent进行交互、协商以获取相应元任务,实现Group内卫星资源分配。与七类不同子目标任务相对应,共有七类不同的Group。不同Group之间通过协调Agent进行信息交互,消解不同Group间竞争卫星资源造成的冲突,最终形成统一的卫星资源分配方案。

(1>协调Agent。协调Agent是产生任务的节点,并负责把任务分配给其它节点。同时,不同Group的协调Agent可进行协商,以消解不同Group间竞争卫星资源造成的冲突。
(2>卫星Agent。卫星Agent是完成任务的节点,它们是具有完成一定任务的能力的卫星。卫星Agent只能与其所在Group中的协调Agent通信协商。

传统合同网协议的卫星资源分配问题一次协商求解过程可描述为:
(1>协调Agent向卫星Agent广播任务通知;
(2)卫星Agent接收到任务通知后,根据任务要求、自己的能力和知识、预期收益等决定是否投标。当卫星Agent发现一个合适的任务时,向协调Agent提交一个投标;
(3)协调Agent会收到许多这样的投标,基于投标的信息,对一个(或多个)任务通知做出反应,选择最合适卫星Agent来完成任务;
(4)调Agent卫星Agent向协调Agent发送确认信息,合同生效。卫星Agent将在协的监督下完成合同任务。

.
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值