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基于仿生强化学习的分布式集群围猎
1
作者
许琨
李悦
+1 位作者
阳宇光
李博
《医用生物力学》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第S01期562-562,共1页
目的分布式活性集群呈现出复杂的集群动力学行为,启发了人类设计仿生集群围猎技术等。目前,中心式集群围猎策略面临着可靠性、可扩展性和复杂性的问题。本研究致力于发展能够控制分布式活性集群完成集群围猎任务的策略。方法采用了仿生...
目的分布式活性集群呈现出复杂的集群动力学行为,启发了人类设计仿生集群围猎技术等。目前,中心式集群围猎策略面临着可靠性、可扩展性和复杂性的问题。本研究致力于发展能够控制分布式活性集群完成集群围猎任务的策略。方法采用了仿生强化学习:(1)驯鹿群会进行“集群铣削”,即所有的个体都绕着同一个轴沿相同的方向做圆周运动,启发了从集群层面设计出包围猎物的方法。(2)精子能呈现出复杂的趋化运动行为,研究发现精子的扩散能力会随着化学浓度的增加而下降,启发了从个体角度设计控制活性粒子轨迹的策略。结果所得到的策略能够使分布式活性集群以一种可靠、灵活、简单的方式完成集群围猎任务,且因分布式所带来的同质化竞争,集群能够自发地产生向心机械力将猎物锁住,当群规模超过临界规模时,过强的挤压力能够诱导集群发生“失稳”。还发现在捕获多个猎物时,粒子群能自发地将多个猎物合并捕获到一起。结论开发了一种分布式集群围猎策略,该策略能够自发地对多个猎物进行合并捕获。
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关键词
强化学习
分布式集
群
扩散能力
粒子
轨迹
同质
化竞争
趋化运动
仿生
挤压力
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职称材料
知识继承型迭代学习控制的研究与应用
被引量：
2
2
作者
蒲陈阳
刘作军
+1 位作者
庞爽
张燕
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期1340-1348,共9页
针对一类具有同质特征的多维轨迹群,提出基于知识继承的迭代学习控制(ILC)策略.该策略以一类工业机器人系统为控制对象,在跟踪具有渐变幅值的同质轨迹群(HTG)时,应用迭代学习控制方法,从起始源轨迹中获得基准控制知识.将基准控制知识预...
针对一类具有同质特征的多维轨迹群,提出基于知识继承的迭代学习控制(ILC)策略.该策略以一类工业机器人系统为控制对象,在跟踪具有渐变幅值的同质轨迹群(HTG)时,应用迭代学习控制方法,从起始源轨迹中获得基准控制知识.将基准控制知识预设为下一新轨迹迭代学习的首次运行知识.通过增益变换和偏移变换实现迭代学习控制的知识继承,使得该类工业机器人系统加快对新轨迹的学习速度,以此降低跟踪同质轨迹群的整体学习次数,实现跟踪效率的较大提升.理论分析和仿真结果证明了所提控制策略的优越性.
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关键词
迭代学习控制(ILC)
工业机器人
同质
轨迹
群
(
htg
)
源
轨迹
知识继承
跟踪效率
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职称材料
题名
基于仿生强化学习的分布式集群围猎
1
作者
许琨
李悦
阳宇光
李博
机构
清华大学航天航空学院
清华大学核能与新能源技术研究院
出处
《医用生物力学》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第S01期562-562,共1页
文摘
目的分布式活性集群呈现出复杂的集群动力学行为,启发了人类设计仿生集群围猎技术等。目前,中心式集群围猎策略面临着可靠性、可扩展性和复杂性的问题。本研究致力于发展能够控制分布式活性集群完成集群围猎任务的策略。方法采用了仿生强化学习:(1)驯鹿群会进行“集群铣削”,即所有的个体都绕着同一个轴沿相同的方向做圆周运动,启发了从集群层面设计出包围猎物的方法。(2)精子能呈现出复杂的趋化运动行为,研究发现精子的扩散能力会随着化学浓度的增加而下降,启发了从个体角度设计控制活性粒子轨迹的策略。结果所得到的策略能够使分布式活性集群以一种可靠、灵活、简单的方式完成集群围猎任务,且因分布式所带来的同质化竞争,集群能够自发地产生向心机械力将猎物锁住,当群规模超过临界规模时,过强的挤压力能够诱导集群发生“失稳”。还发现在捕获多个猎物时,粒子群能自发地将多个猎物合并捕获到一起。结论开发了一种分布式集群围猎策略,该策略能够自发地对多个猎物进行合并捕获。
关键词
强化学习
分布式集
群
扩散能力
粒子
轨迹
同质
化竞争
趋化运动
仿生
挤压力
分类号
Q811 [生物学—生物工程]
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职称材料
题名
知识继承型迭代学习控制的研究与应用
被引量：
2
2
作者
蒲陈阳
刘作军
庞爽
张燕
机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期1340-1348,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61773151,61703135)
河北省自然科学基金资助项目(F2018202279)
文摘
针对一类具有同质特征的多维轨迹群,提出基于知识继承的迭代学习控制(ILC)策略.该策略以一类工业机器人系统为控制对象,在跟踪具有渐变幅值的同质轨迹群(HTG)时,应用迭代学习控制方法,从起始源轨迹中获得基准控制知识.将基准控制知识预设为下一新轨迹迭代学习的首次运行知识.通过增益变换和偏移变换实现迭代学习控制的知识继承,使得该类工业机器人系统加快对新轨迹的学习速度,以此降低跟踪同质轨迹群的整体学习次数,实现跟踪效率的较大提升.理论分析和仿真结果证明了所提控制策略的优越性.
关键词
迭代学习控制(ILC)
工业机器人
同质
轨迹
群
(
htg
)
源
轨迹
知识继承
跟踪效率
Keywords
iterative learning control (ILC)
industrial robot
homogeneous trajectory group (
htg
)
initial trajectory
knowledge inheritance
tracking efficiency
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于仿生强化学习的分布式集群围猎
许琨
李悦
阳宇光
李博
《医用生物力学》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
2
知识继承型迭代学习控制的研究与应用
蒲陈阳
刘作军
庞爽
张燕
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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