27、智能体程序实证研究与多智能体模型下的服务组合信任机制

智能体程序实证研究与多智能体模型下的服务组合信任机制

智能体程序分析

在动态积木世界的三个Goal程序分析中,我们能观察到一些关于Goal构造使用、程序执行行为以及可读性的情况。

不同程序的特点
  • 程序A :与程序B和C不同,程序A不在目标库中使用目标,而是在知识库中使用谓词 isgoal(tower(T)) 。由于未显式采用目标,在用户移动积木时无需再次丢弃目标。但程序员需要自行检查目标配置的哪些部分已达成,哪些未达成。若在动作规则中使用 a - goal 操作符,Goal的语义会处理此问题。并且,Goal IDE能在程序执行时检查智能体的心理状态,但如果目标仅作为知识库的一部分使用,运行智能体时就无法看到目标,而能看到目标有助于调试。
  • 程序B :与程序A和C相比,程序B不处理动态情况(3b - d),这与之前的结果相符,表明程序B的效率略低于A和C,可能需要添加更多动作规则来处理这些情况。
  • 可读性 :我们让一些熟悉Goal语言的人对程序的可读性进行评价,发现程序A最容易理解,而程序B和C的可读性因评价者而异。这可能与经验有关,经验越丰富使用的Goal构造越多,由于评价者对Goal编程经验较少,所以使用Goal构造最少的程序最易理解,这也说明程序员需要充分培训才能熟悉各种Goal构造。另外,动作规则中较多的信念和目标条件也增加了理解难度。
程序
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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