动态环境下多机器人合作追捕研究

主要研究了多个自主型移动机器人合作追捕多个运动猎物的追捕—逃避问题.从基于范例的推理缩小任务招标范围、引入辅助决策矩阵改善联盟决策两个方面对传统的合同网协议进行了改进,以减少任务协商过程中的通信开销,接着引入了联盟生命值、违约金等概念,在此基础上,实现了一种允许动态联盟的多机器人合作追捕算法.仿真实验证明了所提算法的可行性和有效性.

基于直觉模糊集决策的多Agent敏捷车间调度

由于静态调度忽略了实际车间调度的不确定性,而动态调度则不一定能达到车间调度的敏捷性要求,为此,研究了基于直觉模糊集决策的多Agent敏捷车间调度方法。文中提出了具有自治性和全局优化性的多Agent敏捷调度生产控制结构。研究了基于粒子群算法的静态调度方案和基于直觉模糊集决策的合同网方法,并将两者进行结合,形成了新的敏捷车间调度策略。最后,进行了实例分析,结果表明该调度策略在敏捷车间调度问题的应用上是有效的。

基于多Agent的运输任务分配系统的研究与开发

运输任务分配是敏捷供应链中一个十分重要的问题。将多Agent技术应用于运输任务分配问题,通过多Agent之间的协商完成运输任务的分配,并在JADE平台开发了一个运输任务分配的原型系统。