8、集体意图的逻辑与相关理论解析

集体意图的逻辑与相关理论解析

1. 集体意图与互有意图的逻辑关系

集体意图(C - INTG)和互有意图(M - INTG)之间存在特定的逻辑关系。形式上,这些关系可以表示为:
- ⊢C - INTG(ϕ) → M - INTG(ϕ)
- ⊢M - INT′G(ϕ) → M - INTG(ϕ)
- ̸⊢M - INT′G(ϕ) → C - INTG(ϕ)
- ̸⊢C - INTG(ϕ) → M - INT′G(ϕ)

这些逻辑关系表明,集体意图蕴含互有意图,但反之不成立。M - INT′G 与 C - INTG 之间没有直接的蕴含关系。

2. 调整集体意图以适应环境

在标准的集体意图定义中,要将互有意图转化为集体意图,团队需要对其有共同信念。然而,在某些情况下,团队可能只需要较弱的认知,而在其他情况下,甚至可以形成更强的认知,如共同知识。

为了使集体意图的定义更灵活,我们将其重新定义为一个方案:
M3schema C - INTG(ϕ) ↔ M - INTG(ϕ) ∧ awarenessG(M - INTG(ϕ))

其中,awarenessG 可以从无认知(∅),通过个体信念(INT)和不同程度的一般信念(E - BELkG,k ≥ 1),调整到共同信念(C - BELG)。这种调整类似于调节音响系统的旋钮。

例如,在常见的电子邮件协议中,一个人给另一个人发消息:“今晚我们去看电影《秘密会议》”,另一个人回复“好的”,且两条消息都已送达且不再有进一步确认。此时,双方都相信他们有去看电影的互有意图,即 M - INTG(ϕ) ∧ E - BELG(M

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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