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《第36届中国控制会议论文集(E)》2017年
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基于分布式PSO算法的多智能体一致性研究

叶倩文  
【摘要】:大规模的网络系统日益复杂化,对复杂网络中多智能体行为的研究引起了众多学者的关注,其中,分布式算法与集中式算法的主要区别在于集中式算法有一个可以知道整个网络信息的集中式装置,通过这个装置的计算来调配整个系统的状态,而分布式算法考虑的是无中心的模式,在分布式的网络系统中,不同的智能体只可以通过和别的智能体交流来交换信息以获取整个系统的状态,进而调整自己的状态。本文将通过改进PSO算法,将其引入多智能体一致性研究中,通过信息交流矩阵A_(ij)、惯性权重ω和学习系数c的设定刻画了复杂网络中智能体之间的交流模式,随机项r的引入使得系统呈现多样性。本文提出的算法解决的问题背景是在不同粒子的适应度函数不一致的条件下,考虑整个系统中不同粒子最终的状态会趋于一致的情况,同时本算法不涉及全局信息的传导,而是通过信息交流矩阵传递智能体之间的信息,体现了分布式的思想。本文在特定假设下给出了算法的收敛性表现,最后就该算法给出了相应的仿真实现,在满足参数约束的条件下,系统表现了良好的一致性。
【作者单位】:北京航空航天大学数学与系统科学学院
【关键词】:PSO算法 一致性 多智能体 分布式
【分类号】:O157.5;TP18
【正文快照】:
i背景介绍大规模的网络系统日益复杂化,对复杂网络中多智能体行为的研宄引起了众多学者的关注。其中,分布式算法与集中式算法的主要区别在于集中式算法有一个可以知道整个网络信息的集中式装置,通过这个装置的计算来调配整个系统的状态,而分布式算法考虑的是无中心的模式,在分

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