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基于冲突消解的群体智能机器人协作研究
被引量：
8
1
作者
洪炳镕
朴松昊
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第9期1053-1055,共3页
提出了在动态环境中,基于冲突消解的群体智能机器人的一种协作模型,适用于环境信息不完备的复杂情况.将Agent的独立强化学习与BDI模型结合起来,使多Agent系统不但拥有强化学习的高度反应性和自适应性,而且拥有BDI的推理能力,使只使用数...
提出了在动态环境中,基于冲突消解的群体智能机器人的一种协作模型,适用于环境信息不完备的复杂情况.将Agent的独立强化学习与BDI模型结合起来,使多Agent系统不但拥有强化学习的高度反应性和自适应性,而且拥有BDI的推理能力,使只使用数值分析而忽略推理环节的强化学习结合了逻辑推理方法.新的奖励函数和表示方法减少了学习空间、增加了学习速度.仿真结果表明所提方法有效..
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关键词
冲突消解
群体智能机器人
协作模型
多AGENT系统
BDI
强化学习
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职称材料
基于共识主动性的群体机器人目标搜索与围捕
被引量：
7
2
作者
范衠
孙福赞
+6 位作者
马培立
李文姬
石泽
王诏君
朱贵杰
李恪
辛斌
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期158-167,共10页
群体机器人系统的目标搜索和围捕任务是智能机器人领域一个典型的复杂问题,大多数现有的解决这一问题的方法依赖于一些不现实的假设,如可靠的通信链接、全局坐标信息、已知的环境信息以及机器人之间的中央协调控制.为此,本文提出了一种...
群体机器人系统的目标搜索和围捕任务是智能机器人领域一个典型的复杂问题,大多数现有的解决这一问题的方法依赖于一些不现实的假设,如可靠的通信链接、全局坐标信息、已知的环境信息以及机器人之间的中央协调控制.为此,本文提出了一种基于共识主动性的群体机器人目标搜索与围捕框架.该框架对反蚁群算法进行了改进,加入了多种信息素来帮助群体机器人协作探索环境,并生成信息素地图.同时,该框架把在前一阶段生成的信息素地图和分层基因调控网络(hierarchical gene regulatory network,H-GRN)模型相结合,完成了群体机器人在环境信息未知且通信受限的场景中对动态目标的搜索和围捕任务.仿真实验表明,该方法相较于传统方法具有更好的性能表现.
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关键词
共识主动性
群体智能机器人
反蚁群算法
群体
机器人
动态围捕
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职称材料
题名
基于冲突消解的群体智能机器人协作研究
被引量：
8
1
作者
洪炳镕
朴松昊
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第9期1053-1055,共3页
基金
国家高技术研究发展计划资助项目(863-2001AA422270).
文摘
提出了在动态环境中,基于冲突消解的群体智能机器人的一种协作模型,适用于环境信息不完备的复杂情况.将Agent的独立强化学习与BDI模型结合起来,使多Agent系统不但拥有强化学习的高度反应性和自适应性,而且拥有BDI的推理能力,使只使用数值分析而忽略推理环节的强化学习结合了逻辑推理方法.新的奖励函数和表示方法减少了学习空间、增加了学习速度.仿真结果表明所提方法有效..
关键词
冲突消解
群体智能机器人
协作模型
多AGENT系统
BDI
强化学习
Keywords
Computer simulation
Dynamics
Learning systems
Multi agent systems
Reinforcement
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于共识主动性的群体机器人目标搜索与围捕
被引量：
7
2
作者
范衠
孙福赞
马培立
李文姬
石泽
王诏君
朱贵杰
李恪
辛斌
机构
汕头大学电子系
汕头大学广东省数字信号与图像处理技术重点实验室
北京理工大学自动化学院
复杂系统智能控制与决策国家重点实验室
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期158-167,共10页
基金
中央军委科技委基础研究项目(18-163-11-ZT-003-008-02)
中央军委科技委重点项目(193-A14-226-01-01)
+2 种基金
国家自然科学基金资助项目(62176147)
广东省科技专项资金项目(90827105585418)
汕头大学科研启动基金资助项目(NTF21001)。
文摘
群体机器人系统的目标搜索和围捕任务是智能机器人领域一个典型的复杂问题,大多数现有的解决这一问题的方法依赖于一些不现实的假设,如可靠的通信链接、全局坐标信息、已知的环境信息以及机器人之间的中央协调控制.为此,本文提出了一种基于共识主动性的群体机器人目标搜索与围捕框架.该框架对反蚁群算法进行了改进,加入了多种信息素来帮助群体机器人协作探索环境,并生成信息素地图.同时,该框架把在前一阶段生成的信息素地图和分层基因调控网络(hierarchical gene regulatory network,H-GRN)模型相结合,完成了群体机器人在环境信息未知且通信受限的场景中对动态目标的搜索和围捕任务.仿真实验表明,该方法相较于传统方法具有更好的性能表现.
关键词
共识主动性
群体智能机器人
反蚁群算法
群体
机器人
动态围捕
Keywords
stigmergy
swarm intelligent robot
inverse ant colony system
dynamic swarm robot trapping
分类号
TP181 [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
基于冲突消解的群体智能机器人协作研究
洪炳镕
朴松昊
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
8
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职称材料
2
基于共识主动性的群体机器人目标搜索与围捕
范衠
孙福赞
马培立
李文姬
石泽
王诏君
朱贵杰
李恪
辛斌
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
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