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题名基于多智能体的智能控制系统通信机制研究
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作者
张淑琴
潘理虎
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机构
山西省投资咨询和发展规划院
太原科技大学计算机科学与技术学院
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出处
《机械管理开发》
2012年第4期209-210,212,共3页
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文摘
智能化控制是控制科学的主要发展方向之一,其中基于多智能体的智能控制系统是当前智能化控制应用研究的热点。针对智能化控制系统的通信机制问题展开研究,提出了agents间通信的信息格式,建立了一般的智能控制系统多主体通信模型,描述了智能控制系统信息通信和处理过程,为基于多智能体的智能控制系统的实现奠定基础。
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关键词
多智能体技术
智能控制系统
多智能体通信模型
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Keywords
multi-agent technology
intelligence control system
multi-agent communication model
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分类号
TP31
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于多智能体深度强化学习的船舶协同避碰策略
被引量:6
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作者
隋丽蓉
高曙
何伟
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机构
武汉理工大学计算机与人工智能学院
闽江学院物理与电子信息工程学院
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期1395-1402,共8页
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基金
绿色智能内河创新国家重大科技专项项目(工信部装函(2019))
国家自然科学基金项目(52172327)。
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文摘
船舶避碰是智能航行中首要解决的问题,多船会遇局面下,只有相互协作,共同规划避碰策略,才能有效降低碰撞风险.为使船舶智能避碰策略具有协同性、安全性和实用性,提出一种基于多智能体深度强化学习的船舶协同避碰决策方法.首先,研究船舶会遇局面辨识方法,设计满足《国际海上避碰规则》的多船避碰策略.其次,研究多船舶智能体合作方式,构建多船舶智能体协同避碰决策模型:利用注意力推理方法提取有助于避碰决策的关键数据;设计记忆驱动的经验学习方法,有效积累交互经验;引入噪音网络和多头注意力机制,增强船舶智能体决策探索能力.最后,分别在实验地图与真实海图上,对多船会遇场景进行仿真实验.结果表明,在协同性和安全性方面,相较于多个对比方法,所提出的避碰策略均能获得具有竞争力的结果,且满足实用性要求,从而为提高船舶智能航行水平和保障航行安全提供一种新的解决方案.
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关键词
多智能体深度强化学习
多智能体通信模型
多智能体合作
协同决策
船舶避碰
协同避碰策略
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Keywords
multi-agent deep reinforcement learning
multi-agent communication model
multi-agent cooperation
collaborative decision-making
ship collision avoidance
collaborative collision avoidance strategy
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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