复杂网络特性对大规模多智能体协同控制的影响

随着分布式多智能体系统应用领域和系统规模的不断扩大,网络特性已成为影响系统性能的一个重要因素.通过研究和分析复杂网络特性对大规模分布式多智能体系统协同控制的影响,对多智能体系统性能的影响做出系统性分析,同时为提出大规模多智能体组织结构的优化算法提供依据.主要针对随机网络、小世界网络、网格网络和无尺度网络这4种典型复杂网络特性,从理论和仿真两方面进行分析.在理论方面,通过基于马尔可夫链的信息传输过程在不同网络结构下的建模,对比分析了信息无偏随机游走模型和智能决策模型下的传输效率.在仿真建模中,主要从智能体间信息传输效率、不同应用领域中集成协同控制效率、对网络故障恢复的影响这3个典型的多智能体系统协同控制应用对比分析复杂网络特性对系统性能的影响.研究结果表明,复杂网络特性如小世界和无尺度特性可以在相同的控制策略下形成明显的性能差异,如果设计合理的控制算法,复杂网络结构将有助于多智能体系统性能的提升.

基于阈值和可用度的合同网协议改进方案研究

针对合同网协议在解决大规模多智能体系统的任务分配问题时所表现出的协商效率低、信息量大等不足,提出了一种基于投标阈值和可用度的合同网协议改进方案。该方案对参与者的投标数量设置了阈值,以限制其不必要的投标,并通过最大化参与者接受适当数目的任务授权的概率来确定阈值;给出了当参与者能力为任何值时均适用的可用度定义,并将其引入到发起者评价过程中,与任务完成质量加权综合,形成新的标书评价函数;并基于系统中总任务数和总能力值的分析,得到可用度权重的计算公式。模拟实验结果表明,该改进方案能有效地提高大规模多智能体系统中合同网协议的性能。