6、多智能体系统中的团队协作与集体意图

多智能体系统中的团队协作与集体意图

1. 目标与意图的语言和模型

在多智能体系统中,为了描述智能体的目标和意图,我们需要扩展逻辑语言和模型。

1.1 逻辑语言

我们在之前的逻辑语言 (L) 的基础上,通过在定义的归纳步骤中添加关于动机态度的子句来扩展它。具体定义如下:
- 定义 3.1(公式) :归纳定义一组公式,新增子句为:若 (\phi) 是公式,(i \in A),且 (G \subseteq A),则以下是公式:动机模态 (GOAL(i, \phi))、(INT(i, \phi))、(E - INT_G(\phi))、(M - INT_G(\phi))、(M - INT’_G(\phi))、(C - INT_G(\phi))、(C - INT’_G(\phi))。

1.2 Kripke 模型

Kripke 模型也进行了扩展,加入了与动机态度相关的可达关系。
- 定义 3.2(Kripke 模型) :一个 Kripke 模型是一个元组 (M = (W, {B_i : i \in A}, {G_i : i \in A}, {I_i : i \in A}, Val)),满足:
- (W) 是一组可能世界或状态。
- 对于所有 (i \in A),(B_i, G_i, I_i \subseteq W \times W),分别表示每个智能体关于信念、目标和意图的可达关系。例如,((s, t) \in I_i) 意味着 (t) 是与智能体 (i) 在状态 (s) 下的意图一致的替代状态。我们常用 (sG_it) 缩写 ((

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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