6、多智能体组织:构建与管理的综合框架

多智能体组织:构建与管理的综合框架

1. 多智能体系统概述

多智能体系统(MAS)由多个相互交互的智能体组成,用于解决单个智能体或单一系统难以或无法解决的问题。MAS 具有以下特点:
- 每个智能体的信息和能力不完整,视角有限。
- 没有全局控制系统。
- 数据分散。
- 计算异步进行。

例如传感器网络,它由多个处理单元组成,每个单元具有局部传感能力、有限的处理能力、电源和通信带宽,但仍能提供一些全局服务。

MAS 研究涉及对可能预先存在的自主智能体集合的建模、分析和构建。智能体之间的交互可以是合作的,也可以是自私的。在合作情况下,智能体共同实现一个共同目标;在自私情况下,智能体追求自身利益,通常使用基于拍卖或其他资源共享机制的协调技术。

从工程角度看,MAS 的开发并不简单。许多情况下,个体的目标和需求与全局系统并不一致,因此需要从社会角度扩展协调和控制的视角。然而,很多方法在设计 MAS 时假设了预定义的智能体类型或类,这导致系统对无法使用相同协调和行为方式的智能体不开放,且所有全局特征和要求都在个体智能体内部实现。

为了追求开放的 MAS 解决方案,出现了基于组织的方法,主要分为结构和制度两类。结构方法将组织视为实现协调和全局目标的手段;制度则是通过定义和维护规范来调节社会行动的机制。

此外,还有一种从涌现角度看待组织的观点,认为 MAS 不需要真正的结构或模式,组织是智能体集体行为的外部可观察结果,常用于社会模拟、自适应规划、物流和人工生命等领域。

2. 从多智能体系统到多智能体组织

组织方法的一个重要区别在于“焦点”,可分为以智能体为中心和

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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