16、基于分布式单纯形架构的无碰撞3D集群运动

基于分布式单纯形架构的无碰撞3D集群运动

1. 引言

分布式单纯形架构(DSA)是一种新的运行时保障技术,能为分布式控制下的多智能体系统(MAS)提供安全保证。它受Sha等人的单纯形架构启发,但有显著不同。传统单纯形架构通过在高级控制器(AC,未经验证,可能不安全)的动作可能导致近期安全违规时,将控制切换到经过验证的安全基线控制器(BC)来保障安全,切换逻辑由经过验证的决策模块(DM)实现。不过,传统单纯形架构的适用性有限,主要用于集中控制架构的系统,或用于确保不依赖其他控制器输出的“局部”安全属性的分散控制系统。DSA通过重新设计传统单纯形架构,将其应用范围扩展到MAS,还实现了反向切换,即在安全时将控制切回AC。

本文简要介绍了DSA,并展示了其在无碰撞3D集群运动中的重要应用。在这个应用中,智能体形成集群,在有障碍物的环境中导航到目标位置,同时避免相互碰撞和与长方体障碍物碰撞。案例研究结果表明,DSA能防止所有潜在碰撞。

2. 分布式单纯形架构
2.1 多智能体系统安全问题与DSA组件

考虑一个由k个同质智能体组成的MAS,记为M = {1, …, k},第i个智能体的非线性控制仿射动力学方程为:
$\dot{x} i = f(x_i) + g(x_i)u_i$
其中,$x_i \in D \subset R^n$ 是智能体i的状态,$u_i \in U \subset R^m$ 是其控制输入。对于智能体i,其邻居集$N_i \subseteq M$ 是通过传感或通信可获取其状态的智能体集合。所有智能体的组合状态记为向量$x = {x_1^T, x_2^T, …x_k^T}^T$,智能体i及其邻居

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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