摘要 城市交通的重要性、系统复杂性以及传统交通控制策略与方法固有的局限性使得城市交通控制面临机理变革与更新的挑战。 在前人理论的基础上 ,将多智能体 (Multi- Agent)这一新的概念应用于交通控制系统 ,讨论了其应用的可行性和前景。 The importance and complexity of traffic …
摘要 利用分布式人工智能系统中的多智能体（MAS）原理设计了自主式移动机器人的智能体系结构RMAS，它是由多计算机连通域ROBIX、离散事件有限状态转换模型及流水线调度机构三部分组成，文中给出了仿真试验结果。 The RMAS,an intelligent architecture for autonomous mobile …
基于多智能体的坦克分队作战仿真模型构建[J].系统仿真学报,2004,16(12):2757-2760. 被引量：6 4 张晋 ,李平 ,王慧 .基于多智能体的城域混合交通仿真系统的体系结构[J].复杂系统与复杂性科学,2004,1 5
在自然环境中，群体昆虫（如蜜蜂、蚂蚁、白蚁等）、鱼类和鸟类等动物可以通过合作来完成生物个体难以或不可能完成的任务。受到这些集群行为的启发，许多研究人员研究了自组装或可重构的模块化群机器人，然而，由于轮式 / 履带式机器人难以克服一些足式机器人能够处理的复杂地形。
欢迎访问《控制理论与应用》期刊网站！. 事件触发下多智能体系统一致性的干扰主动控制. Active disturbance rejection control for multi-agent systems based on distributed event-triggered strategy. …
多智能体编队控制及避障所涉及的算法也各有优缺点,需要不断的优化及完善,主要工作概括如下:(1)针对动态环境中多智能体编队避障问题,提出了一种基于人工势场法与布谷鸟搜索算法相结合的编队避障方法。
综述了多智能体系统分布式一致性问题的研究现状。从理论层面介绍了一致性问题的几种常见定义及与特性相关的主要参数;总结归纳了近年来几种一致性协议及其理论分析结果;分析和阐述了一致性问题的主要应 …
首先梳理了编队控制研究的脉络, 介绍了3 种经典的编队控制方法, 即跟随领航者法、基于行为法和虚拟结构法的研究思想; 接着综述了近年来发展的, 包容了上述3 种方法且基于图论的编队控制理论的研究成果, 包括多智能体系统图论的建模, 基于代数图论和基于刚性图论的多智能体编队控制律设计 ...
基于矢量的城市扩张多智能体模拟——以广州市番禺区为例. 周淑丽1, 陶海燕1,2, 卓莉1,2. 1. 中山大学地理科学与规划学院综合地理信息研究中心, 广州510275; 2. 广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室, 广州510275. 收稿日期: 2013-08-01 修回日期: 2013-11-01 出版日期 ...
多智能体协同控制关键算法研究与应用. 舒扬. 【摘要】： 随着日新月异的科技发展,智能体技术的应用领域也在飞速扩张,其中多智能体系统是一大研究热点。. 多智能体系统是一个复杂的动态系统,面对外界环境的不断变化以及任务的灵活分配,仅仅采用人工制定 ...
然而,智能体如何在边界开放、约束动态的环境下学习到知识,并且进行团队协作仍然是极具挑战的难题。DeepMind近年来针对基于种群的多智能体强化学习进行了大量的研究,其最新研究成果...
来源期刊中国机械工程1998引用走势研究点分析多智能体系统智能体智能制造分布式人工智能运行模式0文献可以批量引用啦~欢迎点我试用!批量引用(0)x清空列表...
DeepMind近年来针对基于种群的多智能体强化学习进行了大量的研究,其最新研究成果近日发表在了国际权威杂志「Science」上。DeepMind发博客将这一成果进行了介绍,雷锋网AI科技评论...
【报告摘要】:近年来,机器学习的落地场景有两个发展方向,一是从预测到决策的范式拓展,另一个则是从单智能体到多智能体的场景推广。由此,面向多智能体系统的深度强化学习开始越来越受到学术界和工...
期刊文献+检索高级检索期刊导航检索历史多智能体强化学习综述认领被引量:9OverviewonMulti-agentReinforcementLearning在线阅读免费下载收藏分享导出摘要...
在研究多智能体技术基础上,提出了一种基于分布式黑板和多智能体系统的类人智能机器人控制系统体系结构,并根据系统要求规划出具有不同功能的多个智能体.系统地分析了该控制系...
摘要多智能体深度强化学习是机器学习领域的一个新兴的研究热点和应用方向,涵盖众多算法、规则、框架,并广泛应用于自动驾驶、能源分配、编队控制、航迹规划、路由规划、社会...
该研究成果是陈世明教授所主持的面上项目《非理想网络环境下多智能体系统的比例一致控制》阶段性成果,也是2018年后博士研究生张正同学完成的第二篇被《IEEETra...
然而,智能体如何在边界开放、约束动态的环境下学习到知识,并且进行团队协作仍然是极具挑战的难题。DeepMind近年来针对基于种群的多智能体强化学习进行了大量的研究,其最新研究成果...
IEEETrans.等权威期刊成果1.HaoZhang,JuanLiu,ZhupingWang,HuaichengYan,ChangzhuZhang,Distributedadaptiveevent-triggeredcontrolandstab...