3、多智能体系统运动算法及避捕食者策略解析

多智能体系统运动算法及避捕食者策略解析

1. 多智能体系统运动基础

在人工智能领域，通过一组简单系统来解决问题的理念一直是研究焦点，而群体行为是社会系统行为的基础。如今，移动机器人被设计用于替代人机系统和单机器人，执行耗时、量大、单调、繁琐的任务，以及对人类健康或生命有危险的任务。

为实现多智能体系统的运动，需要运用群体行为方法。这里考虑基于雷诺兹规则的运动，包括对目标的吸引力、速度对齐以及运动参与者之间的吸引/排斥。

对于一组动态智能体及其关系，其运动方程如下：
[
\begin{cases}
\dot{q}_i = p_i \
\dot{p}_i = u_i
\end{cases}
]
其中，(q_i)、(p_i)、(u_i)分别是机器人的坐标、速度和加速度，(m = 2,3)，(i \in {2,3})。智能体可以是细胞、分子、昆虫、鸟类、动物、人群等，我们将其群体成员称为α - 智能体。

智能体(i)的邻居集合定义为：(N_i = {j \in \nu : ||q_j - q_i|| < r})，其中(d > 0)是智能体之间期望的距离，(r > 0)是所考虑区域的半径，(z)是它们之间的当前距离。引入标量凸函数(\rho_h(z))和动作函数(\phi_{\alpha}(z))，公式如下：

(\rho_h(z) =
\begin{cases}
1, & z \in [0, h) \
\frac{1}{2}(1 + \cos(\pi\frac{z - h}{1 - h})), & z \in [h,