1、多智能体系统中的团队协作:形式化方法解析

多智能体系统中的团队协作:形式化方法解析

1. 引言

人类具备与他人合作的能力,这是我们这个物种的显著特征之一。不过,人类并非唯一能进行团队协作的物种,像蚂蚁和白蚁等社会性昆虫也是动物界著名的团队工作者。但人类与其他物种的不同之处在于,我们能够将团队协作技能应用于各种不同领域,并能明确地交流和思考团队协作。人类社会正是凭借我们以动态、灵活方式共同工作的能力而存在和运转。

2. 多智能体环境概述
  • 自主智能体 :在多智能体系统中,自主智能体是基本组成部分。它们具有一定的自主性,能根据自身的信念、目标和意图采取行动。
  • 多智能体环境的跨学科性 :多智能体环境是跨学科的巅峰体现,涉及计算机科学、逻辑学、认知科学等多个领域。
  • 使用智能体团队的原因 :在复杂任务中,单个智能体的能力往往有限,而团队协作可以整合多个智能体的优势,提高任务完成的效率和质量。
  • 合作的多种形式 :合作形式丰富多样,包括简单的协调、紧密的协作等。不同的合作形式适用于不同的任务和场景。
3. 智能体的心理状态
  • 信念、目标和意图 :智能体具有信念、目标和意图等心理状态。信念是智能体对环境的认知,目标是智能体期望达到的状态,意图则是智能体为实现目标而采取行动的决心。
  • 从个体到群体 :多个个体智能体可以组成群体。在群体中,
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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