通信受限下基于注意力的多智能体协同算法

受限于现实场景中有限的通信资源,现有的多智能体算法在实际应用时面临诸多挑战,如带宽受限、通信噪声等。为了提升多智能体系统在通信受限环境中的协同性能,提出了一种创新的多智能体协同算法。该算法在设计过程中,针对通信对象、通信内容和通信时间三个方面分别进行优化,旨在降低带宽消耗,提升系统协同性能。首先,该算法引入了一种可扩展多维信息编码融合模块,该模块具备卓越的信息提取与融合能力。通过编码多维度信息,该模块能够有效提取智能体感知等信息,以及智能体之间的通信信息,并在融合过程中实现信息的互补,从而提升协同决策的准确性和效率。其次,该算法包含了一种门控通信决策模块,该模块具备自适应的信息通信和决策能力,能够根据通信信息价值决定是否进行通信。实验结果表明,与对比算法相比,提出算法在协同导航和协同巡检等场景下均展现出了更出色的协同性能。此外,该算法还显著减少了智能体间通信信息量,进一步提高了在复杂环境中的适应性。

受限通信下线性系统辨识的多敏感器分配研究

在网络化环境下对线性系统辨识中的多敏感器分配策略进行研究.为节约通信带宽,引入了二值量化机制;为解决数据传输时面临的冗余和通道拥堵问题,提出一种差分驱动的事件通信机制,并证明这种机制具有完全信息复原能力,同时给出其通信率.基于接收端的可用数据,构造各个有限脉冲响应系统的辨识算法,分析其收敛性能.进而,将通信资源受限下的多敏感器分配问题建模成带约束的优化问题,设计一种改进的遗传算法,给出最优方案.用数值例子验证理论结果的正确性和有效性.