可再生能源分布式发电能量管理的复杂性研究

本文主要研究可再生能源分布式发电系统能量的优化与协调问题.基于系统能量管理中优化与协调控制问题的复杂性,提出采用基于Agent的建模与仿真方法进行研究.针对系统要求,以分散式发电系统的实体节点的映射封装Agent,提出了智能混合控制Agent的概念,建立了3层混合Agent的内部结构模型;并建立了以个体层、组织层和社会层构成的3层动态层级MAS体系结构,进一步辅以主导Agent和移动Agent辅助系统优化与决策,最终建立了一种新的面向再生能源的分散式发电系统能量管理的MAS宏观模型.最后应用有色Petri网对系统的优化与协调过程进行了动态模拟,验证了所提出的结构的正确性、合理性和有效性.

Agent协作中的分布渐进协商冲突消除策略

多Ａｇｅｎｔ 系统（ ＭＡＳ） 中，常常需要Ａｇｅｎｔ 进行相互间的协作来完成动态环境中的复杂任务。然而由于各Ａｇｅｎｔ 知识的不完备性、不相容性与资源问题等，从而可能导致Ａｇｅｎｔ协作过程中冲突的出现。文章在Ａｇｅｎｔ 交互概念的基础上，对冲突进行分类，并提出一种分布渐进协商冲突消除策略，最后还给出了这种策略的分布一致性。

三阶多智能体系统设计编队的充要条件

为了研究组成有向图的三阶多智能体系统设计理想编队的充要条件,假设每个节点的控制输入是基于其状态与其相邻节点之间的信息量来决定的,并用分段连续可微的向量来表示理想的时变编队;将编队问题转化为一致问题,再通过使用复系数的Hurwitz多项式的判别方法来证明相关结论。结果表明,通过上述方法可以得到一个使得三阶多智能体系统实现理想编队的充要条件,实例验证了所得结论的有效性。