基于多机器人竞争行为的分布式k-WTA算法

【目的】为解决通信受限的智能体网络中的任务分配问题,提出了一种基于二次规划的通用分布式k-WTA(k-winners-take-all,k-赢者通吃)算法,本算法不需要中心命令来识别k个赢家。【方法】首先,结合高通一致性滤波器在现有集中式模型的基础上构造出一种新的分布式k-WTA模型;然后,利用拉塞尔不变性原理(Lasalle's invariance principle)计算出本模型在不变集上等价于现有集中式模型,在理论上证明了其全局渐进收敛到k-WTA问题的解;最后进行仿真试验以验证其有效性。【结果】本模型具有全局渐进收敛和智能等优势。此外,通过静态输入和动态输入的两个数值算例验证了本模型在分布式网络中搜索赢家的有效性。【结论】本研究提出的k-WTA模型能有效地解决通信受限的智能体网络中的竞争问题,可以为多机器人分布式任务分配工程应用提供参考。

从集中式到分布式的赢者通吃网络:回顾与展望

赢者通吃作为竞争的一种重要体现形式,在社会学以及经济学等多学科领域具有重要的研究价值,并在群体系统协同中有着重要的理论意义和广阔的应用前景。明确了开展分布式赢者通吃网络研究的必要性,回顾并详细分析了现有的赢者通吃网络建模方法及其求解算法。此外,以多机器人协同作为赢者通吃网络的典型应用场景,介绍了多机器人协同领域的研究现状,并指出基于赢者通吃的多机器人分布式竞争协同的解决方案及发展重点。最后对该领域尚存的问题与发展趋势进行了展望,以期为赢者通吃网络内含的竞争理论的推广以及其应用场景的拓展提供参考。