协同智能体强化学习算法的柔性作业车间调度方法研究

为提高柔性作业车间调度效率,构建一种具有柔性作业车间调度问题约束条件的马尔可夫决策过程,针对工件与机器的同时选择问题,提出一种协同智能体强化学习方法进行求解。在构建马尔可夫决策过程中,引入析取图表述状态特征,采用两种智能体执行工件与机器的选取,预测不同时刻最小化最大完工时间的差值来映射整个调度过程的奖励参数;求解时,嵌入GIN(graph isomorphic network)图神经网络提取状态,为工件与机器智能体分别设置编码器-解码器构件输出两种动作策略,以PPO(proximal policy optimization)算法与D3QN算法训练工件与机器智能体的决策网络参数。通过正交试验法选取算法超参数,以标准实例与其他文献进行对比,实验结果表明,所提方法在求解FJSP方面明显优于其他算法,进一步验证所提方法的可行性与有效性。

基于多智能体的指挥控制系统协同作战模型

针对传统线性机械的各种科学理论方法所开发的指挥控制系统作战模型对复杂战场环境的分析、处理和计算与实际情况存在很大误差的问题,提出一种基于多智能体(agent)的指挥控制系统协同作战模型。构建了基于多agent的作战建模仿真方法和多agent的作战模型建模流程,制定了作战想定;针对现阶段的多agent作战仿真模型太过简单、仿真模型内涉及的智能体种类太少的问题,扩充了作战仿真模型中agent的种类,强调了各个智能体之间的相互关系;基于Anylogic开发平台,创建一种新的复杂多智能体协同作战系统模型,模拟真实环境进行多智能体协同作战。实验结果表明,新构建的指挥控制系统多智能体作战模型中智能体种类更加全面,互相协同作战能力显著提高,更加真实地反映出现代化战争中复杂的作战环境。

基于协同多智能体进化的分布式电源选址和定容

分布式能源接入配电网是智能电网建设的重要内容之一,合理地对分布式电源进行选址和定容是解决分布式电源合理规划的关键。本文提出一种解决配电网分布式电源规划的协同智能体进化算法,利用智能体的竞争和自学习行为,利用罚函数法将分布式能源规划问题转化为无约束求极值问题,有效提高算法的性能,在IEEE 33节点和69节点配电网测试系统仿真实验中取得了满意的结果。

基于对偶分解的分布式协同编队飞行研究

针对多智能体编队飞行问题,提出一种新的基于对偶分解的分布式算法,以实现协同航迹规划。首先,将编队飞行问题建模为受线性动力学约束的优化问题,其目标函数中包括智能体各自的独立目标(例如跟踪参考轨迹)以及系统的全局目标(例如总燃料消耗、编队队形等)。其次,为了分布式地求解该优化问题,将其对偶问题分解,把大计算量的原问题转化为多个小的子问题。最后,设计了协同分布式规划算法,并对其收敛性和最优性进行了理论证明。由于该算法只需相邻智能体间的通信,因此具有很强的可扩展性,并能适用于通信能力受限情况下的编队飞行。仿真结果表明,提出的分布式算法能有效地进行协同编队飞行规划;同时通过与集中式方法的比较,其最优性和收敛性得到了验证。

无人集群系统协同运动规划技术综述

地面无人集群由多个地面无人移动平台构成,能够通过各无人平台间相互协同完成统一的系统协同目标,在军事和交通系统等领域能够发挥重要的作用。协同运动规划作为无人集群系统协同的关键技术之一,近年来在理论和应用等方面的研究受到越来越多的关注。针对此研究问题,归纳总结了近年来相关领域的无人集群系统协同运动规划的研究成果,阐述了无人集群协同运动规划技术的研究背景和意义,结合国内外发展现状和研究进展,对多车协同系统的应用进行了表述,并根据主流研究方法使用的框架和算法,对现有的协同运动规划技术进行分类,并讨论了各类方法的主要特点,同时对相关代表性工作进行讨论,提出了无人集群协同规划技术面临的挑战和未来发展方向。

STABILITY ANALYSIS AND COOPERATIVE CONTROL OF DISTRIBUTED MULTI-AGENT SYSTEM WITH SAMPLED COMMUNICATION

The cooperative control and stability analysis problems for the multi-agent system with sampled com- munication are investigated. Distributed state feedback controllers are adopted for the cooperation of networked agents. A theorem in the form of linear matrix inequalities（LMI） is derived to analyze the system stability. An- other theorem in the form of optimization problem subject to LMI constraints is proposed to design the controller, and then the algorithm is presented. The simulation results verify the validity and the effectiveness of the pro- posed approach.