13、智能体通信:高级主题与挑战

智能体通信:高级主题与挑战

1. 引言

在多智能体系统中,通信是核心要素,它不仅在实际应用中起着关键作用,也影响着我们对多智能体系统和智能体本身的理解。智能体具有自主性,但为了展现复杂行为并支持重要的现实应用,它们又必须相互依赖。通信就像一种高弹性的粘合剂,将松散耦合的多智能体系统连接在一起。本文将探讨智能体通信的一些重要当前方向和面临的挑战。

2. 意义的首要性

2.1 传统方法的问题

传统上,人们倾向于从操作层面来指定通信协议,却忽略了协议所传达的意义。然而,智能体通信应从参与方的“社会状态”层面来理解,以及通信如何影响和受其影响。早期基于意义的智能体通信方法,往往将关于通信意义的断言与操作细节相结合,例如通信必须发生的条件以及通信的相互顺序。这些操作细节干扰了基于意义的推理,因为智能体不仅要维护通信的意义和不断变化的社会状态,还要处理与其他智能体决策的额外、无关的依赖关系。而且,我们很难找到一个“自然”的情况,表明这些操作细节是必要的。任何要求智能体生成消息的规定都侵犯了其自主性,并且在正确考虑意义时,自然情况下并不需要排序约束,传统规范中包含的大量排序约束往往缺乏合理的解释。

2.2 解决方案与挑战

虽然操作细节会干扰对意义的推理,但它们对于确保各方在正确的时间获得所需信息以有效推进交互至关重要。最近提出的“极其简单协议语言”以声明式方式捕获必要的操作细节,解决了这一矛盾。这种消息的声明式表示便于从消息中生成关于社会状态的断言,并以此为基础对消息的意义进行推理。目前的研究挑战是开发能够精确表达通信正确意义的语言和方法,以满足不同领域的需求。

3. 合规性验证

3.1 重要性与现状<

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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