多智能體系統
一個多智能體系統(multi-agent system,縮寫M.A.S.),是由一個在一個環境中交互的多個智能體組成的計算系統。多智能體系統也能被用在解決分離的智能體以及單層系統難以解決的問題。智能可以由一些方法,函數,過程,搜索算法或加強學習來實現。儘管存在相當大的重疊,然而一個多智能體系統並不總是一個基於智能體的模型(ABM)表現一致。ABM的目標是尋找遵循簡單規則的智能體(這些智能體不需要體現出太強的「智慧」)集體行為的解釋,通常在自然系統又或者解決具體的工程問題。ABM的術語經常在學術界被運用,而MAS的術語經常在工程技術中運用。多主體系統的研究課題可以給予一個合適的視角去觀察網絡貿易,災害應對以及社會結構建模。相比於使用單一機器人或載具,多智能體則具有較高的魯棒性以及可拓展性,這使得其對於複雜環境具有較高抗干擾能力[1]。
實際應用
編輯多智能體系統已經在各種領域應用, 其中包括智能電網,智慧交通,自動駕駛,軍事集群系統等領域。多無人機與多機器人所構成的多智能體系統在多目標跟蹤與監控[1],協同編隊[2],智能網聯車隊[3]等實際應用中扮演着重要角色。由多智能體構成的智能分布式交通信號控制系統 (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館)已經在城市複雜路網擁堵地區使用顯著提高通行效率,降低等待時間,並減少尾氣排放[4][5]。
參考資料
編輯- ^ 1.0 1.1 J. Hu, P. Bhowmick, A. Lanzon. Distributed Adaptive Time-Varying Group Formation Tracking for Multiagent Systems With Multiple Leaders on Directed Graphs. IEEE Transactions on Control of Network Systems,7(1):140-150, 2020.
- ^ J. Hu, A. Lanzon. An innovative tri-rotor drone and associated distributed aerial drone swarm control. Robotics and Autonomous Systems,103:162-174, 2018.
- ^ J. Hu, P. Bhowmick, F. Arvin, A. Lanzon, B. Lennox. Cooperative Control of Heterogeneous Connected Vehicle Platoons: An Adaptive Leader-Following Approach. IEEE Robotics and Automation Letters,5(2):977-984, 2020.
- ^ Xiao-Feng Xie, S. Smith, Liang Lu, G. Barlow. Schedule-driven intersection control. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2012, 24: 168-189.
- ^ Xiao-Feng Xie, S. Smith, G. Barlow. Coordinated look-ahead scheduling for real-time traffic signal control. International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), Valencia, Spain, 2012: 1271-1272