Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
2009，45（23）1引言
复杂适应系统（Complex Adaptive System ）是美国计算机
科学家霍兰于1994年首次提出[1]其基本思想是：系统中的成员主体能够与环境以及其他主体进行持续不断的交互作用，在此过程中不断地“学习”和“积累经验”，并根据所学经验改变自身的结构和行为方式，由此在整体层次上突现出新的结构、现象和更复杂的行为[2]。复杂适应系统的复杂性源于其主体的适应
性，即“适应性造就复杂性”[3]
。经济系统就是一个典型的复杂适应系统，是一个有自组织能力和进化能力的综合体。经济系统
中存在各种政治因素、
人为因素、随机因素和偶然事件的影响和干预，一切经济行为及其效应都是相互依赖和相互影响的一系列决策的结果，这种决策行为是双方的一种博弈行为[4]，在研究经济行为及其效应问题就不能不考虑博弈主体决策行为的相互依赖和相互影响[5]，不能不考虑他们的个体理性以及所获信息对博弈均衡的制约和影响[6]。由于系统中的各个经济主体往往表现为有限理性，因此经济主体不可能正确地选择最佳策略，一次性达到均衡，而是通过成员间的某种反复博弈，选择有利的策略逐渐模仿下去，而最终达到一种进化稳定均衡状态。
这种以达尔文的自然选择思想为基础，能够包含有限理性博弈方的学习和策略调整过程，研究博弈方行为和策略动态稳定性，从而适用于分析和预测有限理性博弈的分析理论，就是进化博弈理论[7]。
基于多智能体（Agent ）的整体建模仿真方法是在CAS 理论指导下研究复杂系统的一种有效方法[8]，它结合自动机网络模型和计算机仿真技术来研究复杂系统。在复杂经济系统博弈对象具有以下特征：由于经济系统的复杂性，系统中进行博弈的博弈对象数量巨大；博弈对象不固定，博弈对手经常变换；在具体的博弈过程中，每次博弈一般在两个经济体之间进行；博弈对象的理性层次不一致，经济行为的变化更多是一种缓慢进化
的过程，博弈对象是有限理性的[9]。
该文以基于多智能体的整体建模仿真方法为指导，应用Multi-Agent 的软件仿真建模平台Swarm 进行仿真，在计算机仿真生成的经济博弈环境中对A －gent 的对称博弈进行仿真。
按照以上的思想为指导，以生物进化的复制动态机制来模拟仿真复杂系统经济体的学习与调整机制，在计算机上建立对称合作竞争博弈仿真模型（EGM ），该仿真模型主要研究在仿真
基金项目：国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.70761003）；国家社会科学基金项目（the National
Social Science Foundation of China under Grant No.08BTQ028
）。作者简介：杨波（1973-），男，博士研究生，讲师，研究方向为：企业信息化、知识管理；徐升华（1952-），女，博士生导师，教授，研究方向为：企业信息
化、知识管理。
收稿日期：2009-05-08
修回日期：2009-06-09
复杂系统多智能体建模的博弈进化仿真
杨波，徐升华YANG Bo ，XU Sheng-hua
江西财经大学信息管理学院，南昌330013School of Information Management ，Jiangxi University of Finance &Economics ，Nanchang 330013，China E-mail ：yb_lh@https://www.doczj.com/doc/9f7984965.html,
YANG Bo ，XU Sheng -hua.Evolutionary simulation game based on module of complex multi -agent https://www.doczj.com/doc/9f7984965.html,puter
Engineering and Applications ，
2009，45（23）：6-8.Abstract ：Adopted by the method of evolutionary simulation game based on ensemble module of Complex Multi-Agent Aystem ，
the article builds a module of evolutionary simulation game —EGM.By making use of Swarm simulation software ，the module is decribed and defined.EGM is applied to different symmetric game models and the result is obtained.It reveals that the initial probability of selection strategies and gains matrix have different effects on the gaining of dynamic stability strategy in different
symmetric game models ，
and it can obtain different evolutionary stable strategies.Key words ：complex system ；multi-agent ；evolutionary game ；Swarm ；ensemble modeling and simulation method 摘要：采用基于复杂系统多智能（Multi-Agent ）体的整体建模仿真方法，利用Swarm 仿真软件平台建立进化博弈仿真模型
（EGM
），对该模型进行了描述和定义，运用EGM 对各类对称博弈模型进行仿真运行，并对结果进行分析。仿真结果表明在不同类型的对称博弈中初始策略选择概率和收益矩阵对动态稳定策略的获得有不同的影响，在给定不同的收益矩阵和初始策略选择概率下可以获得不同的进化稳定策略。关键词：复杂系统；多智能体；进化博弈；Swarm ；
整体建模仿真DOI ：10.3778/j.issn.1002-8331.2009.23.002文章编号：1002－8331（2009）23-0006-03文献标识码：A 中图分类号：TP18
6
2009，45（23）a ，a c ，
b b ，
c
d ，
d C R
C
R 博弈方2博弈方1
图1两人博弈收益矩阵
的复杂经济环境中，有限理性的Agent 在博弈过程中采取的行为，研究不同类型对称博弈达到进化均衡的过程，初始策略选
择概率和收益矩阵对不同对称博弈进化稳定策略的影响。
2EGM 模型结构
在模型EGM 中，有限理性的博弈对象根据自身的属性及
所处的外部环境，按照特定的行为规则进行决策，在反复博弈过程学习、
模仿，不断调整博弈策略，提高博弈所得，最后达到进化稳定状态。模型中的每个博弈对象都是一个智能Agent ，模型是由博弈环境和大量Agent 构成，即EGM=
2.1环境定义
经济生活中的博弈行为是与博弈对象所在的外部环境密切相关，外部环境主要是影响Agent 之间的交互的拓扑结构，在博弈过程中，每个Agent 所处的环境又由外部环境和所有其他Agent 组成的内部环境所组成[10]，
在EMG 模型中，所有A －gent 所处的外部环境被模拟成现实生活中的空间环境，环境由一个100×100的网格组成，
这里选择最简单的环境设置，网格是Agent 活动空间，Agent 可以在网格中前后左右4个方向自由移动。每个Agent 在每次仿真周期t 内可以在4个方向中随机选择一个遇到的Agent 进行博弈。在本模型中Agent 由属性、规则、行为和学习算法构成。在博弈过程中，按照Agent 的移动规则，随机在网格中与相遇的Agent 进行博弈。Agent 从t 时刻随机选择策略开始进行博弈，根据Agent 本次博弈的收益，学习确定t +1时刻博弈要采用的策略。
2.2Agent 的属性、
规则、行为定义及学习算法描述2.2.1Agent 属性定义
在EMG 模型中Agent 的主要属性包括：ID 号、CStrategy （本次所选策略）、N Strategy （下次所选策略）、Proceed （本次收益）。CStrategy 记录当前Agent 的策略选择，
根据所选策略计算本次收益并记录到Proceed ，经过学习算法计算确定下次的博弈策略。
2.2.2Agent 规则定义
在EMG 模型中Agent 的主要规则是移动规则，为使进化过程具有更好的随机性，Agent 在环境中的空间位置是可以随机改变，Agent 的博弈的拓扑关系图和相互关系是不固定的，A －gent 的博弈对手和博弈关系不断变化。仿真开始时Agent 随机分布在100×100个网格空间中，在每次仿真时钟t 内随机向4个方向移动，如果遇到其他Agent 就进行一次博弈。具体的规则如下：每个Agent 在t 时刻都随机地选择移动一个方向，如果这个方向上的位置为空，在t 时刻就移动到该位置，如果该位置已经存在其他Agent ，则不移动，同时与该Agent 进行本次博弈，在t +1时刻重新移动位置，寻找本次的博弈对象。2.2.3Agent 行为定义
Agent 的博弈行为，指的是博弈对象在进行博弈时所采取的行为策略，并根据博弈双方所采取的策略和得益矩阵计算本次博弈的所得。假设整个模型中博弈对象的策略集合S i ，S i ={s 1，s 2，s 3，…，s n }，s i 表示其中某个可选策略，策略集可以是有限的，也可以是无限的，在本模型中Agent 的策略集合为两个，S =
{s 1，s 2}，即Agent 可以分别选择s 1（合作）、s 2（不合作）纯策略，也可以以某个概率选择混合策略。在模型中以2×2对称博弈
为例给出得益矩阵如图1所示，其中a 、b 、c 、d 为常数。该博弈
的特征是两个博弈方在策略和利益方面都是对称的，一个博弈方究竟是在博弈方1的位置博弈还是在博弈方2的位置博弈并没有区别。这种博弈在进化博弈中适合用相似个体组成的群体成员之间随机配对反复博弈的分析[11]。
在环境空间的Agent 可用坐标表示，如（xy ），表示Agent 在横坐标x ，纵坐标y 处；用C 表示选择“合作”策略的Agent 集合，R 表示选择“不合作”策略的Agent 集合；若在t 时刻（gh ）与（xy ）相遇，则发生一次博弈，设E gh ，xy （t ）为（gh ）与（xy ）在t 时刻博弈时（gh ）的收益值，若（gh ）∈C ，
则：E gh ，xy
（t ）=a ，（xy ）∈C
b ，
（xy ）∈∈R （1）
若（gh ）∈R ，
则：E gh ，xy
（t ）=c ，（xy ）∈C
d ，
（xy ）∈∈
R （2）
2.2.4Agent 学习算法描述
每个Agent 都有一定的认知能力和学习能力，每个Agent 不是完全理性的，也不是严格按照效用最大化进行决策，在多数情况下是通过了解以前博弈的历史，通过学习模仿，动态调整策略，并且智能体在相互作用中不断学习、积累经验。这个过程就是通过Agent 的学习算法来实现的，学习算法可以很复杂，也可以很简单，可采用遗传算法和神经网络的方法进行。在本模型中Agent 每次博弈完后，立刻根据自身选择的策略、对手的策略和博弈所得修正自己的策略，确定下次博弈将要采取的博弈策略。Agent （gh ）的博弈学习算法描述为：
S gh ，t+1=（S gh ，t ，S xy ，t ，E gh ，
t ）其中，S gh ，t 是本次博弈所采用的策略，S xy ，t 是本次博弈对手所采用的策略，E gh ，t 是本次博弈所得，它由得益矩阵确定，对于A －gent ，博弈所得是博弈行为的反馈结果，S gh ，t+1是下次博弈将要采取的策略。假设模型中Agent 是一个理性层次较低、学习速
度较慢的大群体成员，在进行随机配对的反复博弈过程中，按照生物进化复制动态的思想，采用的策略收益较低的博弈方会改变自己的策略，转向有较高收益的策略。每个Agent 在t +1时刻的策略选择是依据上次t 时刻所选的策略收益，若t 时刻选择“合作”策略的期望收益大于选择“不合作”策略的期望收益或本次收益大于本次期望收益，则t +1时刻将继续选择“合作”策略，否则改变策略。
设E gh （t ）、S gh （t ）分别为（gh ）在t 时刻的收益与策略，S gh （t ）=C 或S gh （t ）=R ；假设在t 时刻n c ，t 为选择合作策略的Agent 个数，N 为群体Agent 总数，p t 是选择合作策略的概率，p t =n c ，t /N （p t ≥0，p t ≤1），则选择“不合作”策略的概率为1-p t ；W c （t ）、W r （t ）分别表示采用“合作”和“不合作”策略的适应度函数：
W c （t ）=p t ×a +（1-p t ）×b
（3）W r （t ）=p t ×c+（1-p t ）×d
（4）
若S gh （t ）=C ，W r （t ）>W c （t ），W c （t ）>E gh ，xy （t ），则取S gh （t +1）=R 。若S gh （t ）=R ，W c （t ）>W r （t ），W r （t ）>E gh ，xy （t
），则取S gh （t +1）=C 。杨波，徐升华：复杂系统多智能体建模的博弈进化仿真
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C R
博弈方2
博弈方1
图8投资博弈收益矩阵
C R
博弈方2博弈方1
图2
囚徒困境博弈收益矩阵
图5鹰鸽博弈收益矩阵
C R
博弈方2博弈方1
3模型运行仿真
模型运行在美国桑塔费研究所提供的Swarm 仿真平台上，根据上文对模型描述和定义进行仿真，分析群体Agent 在环境中随机两两反复博弈的进化过程。为了讨论方便设定环境中
Agent 稠密度0.05，
个数为500；仿真图形的横坐标为时间t ，纵坐标为选择合作策略的比率，图中实线表示选择C 策略的A －gent 数占总数的比率，
虚线为选择合作策略的平均比率。3.1囚徒困境博弈类的进化仿真
囚徒困境博弈是经典博弈模型，设定收益矩阵，如图2所示，从收益可以看出该博弈的纳什均衡为（C ，C
），运用EGM 仿真，初始选择合作策略的概率p 分别取0.1和0.9，结果如图3、4所示。从结果可以发现此类博弈的进化的稳定策略与初始的策略选择概率p 无关，进化的稳定策略即为纳什均衡策略。
3.2鹰鸽博弈类的进化仿真
鹰鸽类博弈是同一物种、种群内部竞争和冲突中的策略和
均衡问题，其中“鹰”和“鸽”分别指“攻击型”和“和平型”的两种策略或策略类型。鹰鸽博弈是人类社会中普遍存在的竞争和冲突现象的经典博弈。设定收益矩阵，如图5所示。可以知道（C ，R ）、（R ，C ）两个纯纳什均衡，使用EGM 的仿真，p 初始值分别取0.01和0.99，仿真结果分别如图6、7所示，
这类博弈的进化结果也与初始p 无关，进化的结果稳定在某个混合策略上，在
本例中稳定策略在p =1/6上。
3.3投资博弈类进化仿真
此类博弈表示两个企业投资两个市场，分别投资C 和R
市场，此类博弈一般有两个纯纳什均衡策略（C ，C ）或（R ，R ），设定收益矩阵，如图8所示。仿真结果见图9、10所示，
此类博弈的进化稳定策略的获得依赖初始p 的值，在给定不同初始p
图3初始p =0.1时囚徒困境博弈仿真结果
图6初始p =0.01鹰鸽博弈仿真结果
图7
初始p =0.99囚徒困境类博弈仿真结果
Computer Engineering and Applications计算机工程与应用2009，45（23）
（上接8页）
值，进化稳定策略不同，在设定初始p=0.7开始进行重复博弈，结果稳定在（R，R）策略；在设定初始p=0.8，开始进行重复博弈，结果稳定在（C，C）策略，从收益矩阵可以看出（C，C）是帕累托上策均衡，但要承担相应的风险，如果己方选择C策略，对方选择R策略，己方的损失远大于选择R的损失，所以最终进化的结果依赖博弈方对风险的评价，追求高风险高收益，进化的结果必然时（C，C），否则为（R，R）。
4结束语
通过基于多智能体的建模方法和Swarm仿真平台，对复杂经济系统中的有限理性个体的博弈问题建立进化仿真模型，利用该模型对几类博弈问题进行仿真并对结果进行分析。从仿真结果可以看出，这种仿真方式适合于对复杂经济系统中大范围内，数量巨大的经济体之间的简单博弈进行研究分析，博弈进化仿真模型为研究分析进化博弈的稳定均衡策略过程提供了一种方式；通过仿真模型对几类典型对称博弈模型的仿真，表明在有限理性下的经济体的进化博弈中初始策略选择概率和收益矩阵对动态稳定策略的获得各有不同的影响，在给定不同的收益矩阵和初始策略选择概率下可以获得不同的进化稳定策略，充分说明在经济行为博弈中，通过制定有效的机制，如文化教育、政府干预、激励制度、分配方案等方式改变经济体初始策略选择和收益，使进化稳定策略向我们所期望的方向发展。今后的工作是对仿真模型进行的扩展，用它来研究分析不对称条件下的复杂博弈，并运用到具体博弈行为的研究和分析上，如知识转移机制的研究和分析。
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P=[0.5977，0.5072，0.2560，0.6107，0.6667，0.7161]
模型中的问题作了数据简化，使得迭代到10次左右就收敛了，在实际中可以编制一个专用软件来解决这个问题。该优化程序运行的软件平台为Windows XP+Maple12.0。计算结果为：
上层规划（U）：
最优解U=[1，1，0，1，1，0]
最优值F=66300
下层规划（L）：
最优解X=（1100，200，0，800，1500，0）
最优值f=2247.46
由结果可以看出综合得分较低的供应商3没有分得采购量，而有趣的是综合表现度最高的供应商6也没有分得采购量，但从表1中的数据可以看出这是由于供应商6距制造企业的距离太远了，高额运输成本使得在供应商6处采购不是最优的。由此，可以看出双层规划模型的选择方法是在采购成本最低和供应商服务质量最高之间选择一个折中的方案，从短期内看不出它的优点，但当供应商选择是长期的且分阶段多次进行时，双层规划模型的选择方法能有效地激励供应商降低成本，提高服务质量，从而形成良性循环。
6结论
提出利用双层规划模型对供应商进行选择，上层规划以制造企业的采购费用最小为目标，下层以选择的供应商的服务质量最大为目标，使供应商企业在降低成本费用的同时提高服务质量增加竞争力。其中下层规划中供应商的服务质量用综合评价得分加以体现，由于AHP（层次分析法）法对供应商服务质量的选择评价过于主观化，采用基于熵权法对供应商服务质量进行评价，先计算出各影响因素的权重，乘以标准判断矩阵得出各供应商的综合得分。最后，设计了双层迭代的算法求解模型，并结合实例验证了模型和算法的有效性。
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14
多智能体技术 [摘要]当今，分布式人工智能研究的一个热点是多智能体系统，它是分布式问题求解的进一步发展。随着多智能体理论与技术的发展，其应用范围也在不断扩大着，但是由于其理论与应用研究刚起步不久，还有不少问题有待解决。本论文回顾了多智能体技术的发展历史，指出了多智能体理论及应用的研究方向，介绍了多智能体技术的基本概念和特点，多智能体系统的体系结构，多智能体中的协调与协作方法等内容。 [关键词]多智能体系统；多智能体结构；多目标优化；协调协作 Multi-agent technology [Abstract] Nowadays, one of the hot points in distributed artificial intelligence research is multi-agent system, which is the further development in distributed problem solving. With the development of multi-agent theory and technology, its application is being expanded.As the theory and application is just starting, there are many issues to be resolved.In this paper, the thesis reviews the development of EGCS, points out the research directions of multi-agent theory and application, and introduces the basic concepts and characteristics, Multi-agent system architecture，the coordination and collaboration on Multi-agent system. [Keywords] Multi-agent systems；Multi-agent architecture；Multi-objective optimization；Coordination and collaboration 1.前言 目前的工业系统正向大型、复杂、动态和开放的方向转变，传统的工业系统和多机器人技术在许多关键问题上遇到了严重的挑战。分布式人工智能 (DAI，Distributed Artificial Intelligence)与多智能体系统(MAS, Multi-Agent System)理论为解决这些挑战提供了一种最佳途径。智能体系统是分布式人工智能的一个重要分支，是20世纪末至21世纪初国际上人工智能的前沿学科。研究的目的在于解决大型、复杂的现实问题，而解决这类问题已超出了单个智能体的能力，将DAT、MAS充分应用于工业系统和多机器人系统的结果，便产生了一门新兴的机器人技术领域一多智能体机器人系统(MARS，MultiAgent Robot System)。总的来说，多智能体系统领域正在蓬勃发展。 2.多智能体 2.1多智能体理论的发展历史 智能体—Agent的概念最早可以追溯到1977年的 Carl Hewitt的“Viewing Control Structure as Patterns of Passing Messages”一文。在此文中，Carl Hewitt 给出了一个称为“Actor”的对象，它具有自身的内在状态，又能与其他同类对象发送和反馈信息。而正式采用“Agent”一词可见于M. Minsky于1986年出版的“Society of Mind”一书，文中用“Agent”称呼一些具有特别技能的个体，它们存在于社会中，并通过竞争或协商求解矛盾[1]。 多智能体系统（简称 MAS）是由多个单Agent组成的集合，该系统可以协调一组Agent的行为（知识、目标、方法和规划），以协同完成一个任务或是求解问题，各个单
第1章建模与仿真的基本概念 参照P8例子，列举一个你相对熟悉的简单实际系统为例，采用非形式描述出来。 第2章建模方法论 1、什么是数学建模形式化的表示？试列举一例说明形式化表示与非形式化表示的区别。 模型的非形式描述是说明实际系统的本质，但不是详尽描述。是对模型进行深入研究的基础。主要由模型的实体、包括参变量的描述变量、实体间的相互关系及有必要阐述的假设组成。模型的非形式描述主要说明实体、描述变量、实体间的相互关系及假设等。 例子：环形罗宾服务模型的非形式描述： 实体 CPU，USR1，…，USR5 描述变量 CPU:Who,Now(现在是谁)----范围{1,2,…,5}; Who.Now=i表示USRi由CPU服务。 USR：Completion.State（完成情况）----范围[0，1]；它表示USR完成整个程序任务的比例。参变量 X-----范围[0，1]；它表示USRi每次完成程序的比率。 i 实体相互关系 （1）CPU 以固定速度依次为用户服务，即Who.Now为1，2，3，4，5，1，2…..循环运行。 X工作。假设：CPU对USR的服务时间固定，不（2）当Who.Now=I,CPU完成USRi余下的 i X决定。 依赖于USR的程序；USRi的进程是由各自的参变量 i 2、何谓“黑盒”“白盒”“灰盒”系统？ “黑盒”系统是指系统内部结构和特性不清楚的系统。对于“黑盒”系统，如果允许直接进行实验测量并通过实验对假设模型加以验证和修正。对属于黑盒但又不允许直接实验观测的系统，则采用数据收集和统计归纳的方法来假设模型。 对于内部结构和特性清楚的系统，即白盒系统，可以利用已知的一些基本定律，经过分析和演绎导出系统模型。 3、模型有效性和模型可信性相同吗？有何不同？ 模型的有效性可用实际系统数据和模型产生的数据之间的符合程度来度量。它分三个不同级别的模型有效：复制有效、预测有效和结构有效。不同级别的模型有效，存在不同的行为水平、状态结构水平和分解结构水平的系统描述。 模型的可信度指模型的真实程度。一个模型的可信度可分为： 在行为水平上的可信性，即模型是否重现真实系统的行为。 在状态结构水平上可信性，即模型能否与真实系统在状态上互相对应，通过这样的模型可以对未来的行为进行唯一的预测。 在分解结构水平上的可信性，即模型能否表示出真实系统内部的工作情况，而且是惟一表示出来。 不论对于哪一个可信性水平，可信性的考虑贯穿在整个建模阶段及以后各阶段，必须考虑以下几个方面： 1在演绎中的可信性。2在归纳中的可信性。3在目的方面的可信性。 4、基于计算机建模方法论与一般建模方法论有何不同？（P32） 经典的建模与仿真的主要研究思路，首先界定研究对象-实际系统的边界和建模目标，利用已有的数学建模工具和成果，建立相应的数学模型，并用计算装置进行仿真。这种经典的建
系统建模与仿真 开课对象：工业工程开课学期：6 学分：2学分；总学时：48学时；理论课学时：40学时； 实验学时：0 学时；上机学时：8学时 先修课程：概率论与数理统计 教材：系统建模与发展，齐欢，王小平编著，清华大学出版社，2004.7 参考书： 【1】离散事件系统建模与仿真，顾启泰，清华大学出版社 【2】现代系统建模与仿真技术，刘兴堂，西北工业大学出版社 【3】离散事件系统建模与仿真，王维平，国防科技大学出版社 【4】系统仿真导论，肖田元，清华大学出版社 【5】建模与仿真，王卫红，科学出版社 【6】仿真建模与分析(Simulaton Modeling and Analysis)(3rd eds.)，Averill M. Law, W.David Kelton，清华大学出版社/McGraw-Hill 一、课程的性质、目的和任务 建模与仿真是当代现代科学技术的主要内容，其技术已渗透到各学科和工程技术领域。本课程以一般系统理论为基础，让学生掌握适用于任何领域的建模与仿真的一般理论框架和基本方法。 本课程的目的和任务是使学生： 1．掌握建模基本理论； 2．掌握仿真的基本方法； 3．掌握一种仿真语言及仿真软件； 4．能够运用建模与仿真方法分析、解决工业工程领域的各种常见问题。 二、课程的基本要求 1．了解建模与仿真的作用和发展，理解组成要素。 2．掌握建模的几种基本方法，及模型简化的技术手段。 3．掌握建模的一般系统理论，认识随机数的产生的原因及统计控制方式。 4．能对离散事件进行仿真，并能分析运行结果。 三、课程的基本内容及学时分配 第一章绪论（3学时） 1．系统、模型、仿真的基本概念
多智能体系统一致性综述 一 引言 多智能体系统在20世纪80年代后期成为分布式人工智能研究中的主要研究对象。研究多智能体系统的主要目的就是期望功能相对简单的智能体系统之间进行分布式合作协调控制，最终完成复杂任务。多智能体系统由于其强健、可靠、高效、可扩展等特性，在科学计算、计算机网络、机器人、制造业、电力系统、交通控制、社会仿真、虚拟现实、计算机游戏、军事等方面广泛应用。多智能体的分布式协调合作能力是多智能体系统的基础，是发挥多智能体系统优势的关键，也是整个系统智能性的体现。 在多智能体分布式协调合作控制问题中，一致性问题作为智能体之间合作协调控制的基础，具有重要的现实意义和理论价值。所谓一致性是指随着时间的演化，一个多智能体系统中所有智能体的某一个状态趋于一致。一致性协议是智能体之间相互作用、传递信息的规则，它描述了每个智能体和其相邻的智能体的信息交互过程。当一组智能体要合作共同去完成一项任务，合作控制策略的有效性表现在多智能体必须能够应对各种不可预知的形式和突然变化的环境，必须对任务达成一致意见，这就要求智能体系统随着环境的变化能够达到一致。因此，智能体之间协调合作控制的一个首要条件是多智能体达到一致。 近年来，一致性问题的研究发展迅速，包括生物科学、物理科学、系统与控制科学、计算机科学等各个领域都对一致性问题从不同层面进行了深入分析，研究进展主要集中在群体集、蜂涌、聚集、传感器网络估计等问题。 目前，许多学科的研究人员都开展了多智能体系统的一致性问题的研究，比如多智能体分布式一致性协议、多智能体协作、蜂涌问题、聚集问题等等。下面，主要对现有文献中多智能体一致性协议进行了总结，并对相关应用进行简单的介绍。 1.1 图论基础 多智能体系统是指由多个具有独立自主能力的智能体通过一定的信息传递方式相互作用形成的系统；如果把系统中的每一个智能体看成是一个节点，任意两个节点传递的智能体之间用有向边来连接的话，智能体的拓扑结构就可以用相应的有向图来表示。 用)(A E,V,G =来表示一个有向加权图，其中}{n 21v ,,v ,v V =代表图的n 个顶
系统建模与仿真 第3章连续系统的模型 中国科学技术大学曾凡平
课程复习 2.1 典型的试验信号 –阶跃、速度、加速度、脉冲、指数、正弦和余弦 2.2 拉普拉斯变换 –定义、典型信号的拉氏变换、性质和定理 2.3 拉普拉斯反变换 –反变换的部分分式、留数计算法、Matlab 方法。2.4 微分方程的拉普拉斯变换解法 ∑=?????=n k k k n n n f s s F s t f L 1)1()()0()()]([
第3章连续系统的模型 ?系统的动态特性可以用微分方程描述，微分方程是其他数学模型（传递函数、状态空间表达式）的基础。线性定常集中参数系统的输入x (t ) 与输出y (t ) 之间的关系可以以下的微分方程描述： ()() ()())()()()()()()()(111101111t x b dt t dx b dt t x d b dt t x d b t y a dt t dy a dt t y d a dt t y d m m m m m m n n n n n n ++++=++++??????""N =max(n ,m )称为系统的阶次，对应的系统称为N 阶系统。
第3章连续系统的数学模型3.1 线性系统的微分方程模型 3.2 传递函数 3.3系统的方框图及化简
3.1 线性连续系统的微分方程模型 ?用分析法建立系统的微分方程要经过以下步骤：(1) 确定系统的输入和输出变量。 –系统中有很多变量，有些变量是外界施加到系统的，这些变量称为输入（也称为激励）；有些是体现系统状态变化的变量，称为状态变量，系统的输出是状态变量的一部分。(2) 将系统分解为各个环节，依次确定各环节的输入和输出，根据环节所遵循的物理规律列写个环节的微分方程。 (3) 消去中间变量，写出系统的微分方程。
2008年12月第22卷第6期 装甲兵工程学院学报 Journal of Academy of A r mored Force Engineering Dec .2008 Vol .22No .6 文章编号:167221497(2008)0620033206 复杂战争系统建模与仿真需求及AB M S 方法 李 雄 高世峰 崔巅博 董志明 (装甲兵工程学院装备指挥与管理系,北京100072) 摘 要:复杂战争系统与一般的物理系统相比,建模与仿真条件、要求与过程有着明显差异。在论述战争系统及其复杂性的基础上,分析了复杂战争系统一般的建模与仿真方法及存在的问题,重点分析研究了基于Agent 的建模与仿真(ABMS )方法。将ABMS 方法应用于信息化战场多传感器仿真演示,验证了其对复杂战争系统建模与仿真的可行性与有效性。 关键词:多Agent 系统;基于Agent 的建模与仿真(ABMS );复杂战争系统中图分类号:N945112;N945113 文献标志码:A M odeli n g and S i m ul a ti on Requ i re m en ts and AB M S M ethod of Co m plex W arfare System L I Xi ong G AO Shi 2feng CU ID ian 2bo DONG Zhi 2m ing (Depart m ent of Equi pment Command and Adm inistrati on,Academy of A r mored Force Engineering,Beijing 100072,China ) Abstract:There are such obvi ous differences in the conditi on,de mand and p r ocess of modeling and si m u 2lati on bet w een comp lex warfare syste m and general physical syste m.This paper discusses the warfare sys 2te m and its comp lexity,analyzes conventi onal modeling and si m ulati on methods and their shortcom ings, and puts e mphasis on agent 2based modeling and si m ulati on (ABMS )method .The feasibility and availa 2bility of ABMS f or comp lex warfare syste m modeling and si m ulati on is validated by app lying it t o multi p le sens ors si m ulati on de monstrati on on inf or mati on battlefield . Key words:multi 2agent syste m;agent 2based modeling and si m ulati on (ABMS );comp lex warfare syste m 收稿日期:2008209210基金项目:军队科研计划项目 作者简介:李 雄(1975-),男,湖南湘阴人,副教授,博士. 复杂系统是人类社会活动(包括军事行动)的主要组织形式。为了更好地反映信息化战争行动的特点,要求用“战争模拟”取代“作战模拟”,用“复杂战争系统”取代“作战系统”,通过采用适用的方法对复杂战争系统进行建模与仿真 [1-3] ,构建面向信息化时 代的战争模拟体系,从而突破“从战争中学习战争”的传统方式束缚,实现“从未来中学习战争”。 1 战争系统及其复杂性 复杂系统是指由相互交互主体(或者是进程、 元素)组成的网络,其中所有单个主体的活动使系 统具备了动态、聚合的行为。由此,复杂系统往往表 现出2个最基本的属性与机制:聚合性(Aggrega 2ti on )与非线性(Non 2linearity )。 就指挥控制而言,未来战场要求一体化的传感器网络为指挥机构和武器平台提供前所未有的空间感知,各级指挥员乃至基层作战单元由此可看到通用的、与战场相关的电子动态画面,从而可实时掌握敌军、自己和友军在战场中的准确位置,驱散战场“迷雾”,使指挥员能更及时、更准确地定下决心。部队战斗力的总和,不再是各个作战单元的简单相加。
分布式计算是一门计算机科学，一种计算方法，和集中式计算是相对的。它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。 分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence），简称DAI，它是人工智能和分布式计算相结合的产物。DAI的提出，适应了设计并建立大型复杂智能系统以及计算机支持协同工作（CSCW）的需要。目前，DAI的研究大约可划分为两个基本范畴：一是分布式问题求解（Distributed Problem Solving，DPS）；另一个是关于多智能体系统（Multi Agent System，MAS）实现技术的研究。 分布式问题求解：往往针对待解决的总问题，将其分解为若干子任务，并为每个子任务设计一个问题求解的子系统。这里，首先需要智能地确定一个分配策略：如何把总工作任务在一群模块（Module）或者节点（Node）之间进行子任务分配；其次需要智能地确定一个工作任务协同的策略：要在基于分散、松耦合知识源的基础上，实现对问题的合作求解。这里所谓“分散”的概念是指任务的控制操作和可利用的信息都是分布的，没有全局控制和全局数据；知识源分布在不同的处理节点上，数据、信息、知识和问题的答案可以按照某种规则予以共享。 （松耦合系统通常是基于消息的系统，此时客户端和远程服务并不知道对方是如何实现的。客户端和服务之间的通讯由消息的架构支配。只要消息符合协商的架构，则客户端或服务的实现就可以根据需要进行更改，而不必担心会破坏对方。）
多智能体系统及其协同控制研究进展 摘要：:对多智能体系统及其协同控制理论研究和应用方面的发展现状进行了简要概述.首先给出Agent及多Agent 系统的概念和特性等,介绍了研究多Agent系统协同控制时通常用到的代数图论;然后综述了近年来多Agent系统群集运动和协同控制一致性方面的研究状况,并讨论了其在军事、交通运输、智能机器人等方面的成功应用;最后,对多Agent系统未来的发展方向进行了探讨和分析,提出几个具有理论和实践意义的研究方向,以促使多Agent系统及其协同控制理论和应用的深入研究. 关键词：多Agent系统(MAS)；协同控制；代数图论；群集运动；一致性协议 Advances in Multi-Agent Systems and Cooperative Control Abstract: Progress in multi-Agent systems with cooperative controlwas reviewed in terms of theoretical research and its applications. Firs,t concepts and features used to define Agents and multi-Agents were analyzed. Then graph theory was introduced, since it is often used in research on cooperative control of multi-Agent systems. Then advances in swarming/flocking as well as the means used to derive a consensus among multi-Agents under cooperative control were summarized. The application of these abilitieswas discussed for the military, transportation systems,and robotics. Finally, future developments for multi-Agent systemswere considered and significant research problems proposed to help focus research on key questions formulti-Agent systemswith cooperative control. Key words:Multi-Agent system (MAS) ; Cooperative control; Graph theory; Swarming/ flocking; Consensus protocol 分布式人工智能是人工智能领域中一个重要的研究方向,而多Agent系统(multi-Agent systemMAS)则是其一个主要的分支. 20世纪90年代,随着计算机技术、网络技术、通信技术的飞速发展,Agent及MAS的相关研究已经成为控制领域的一个新兴的研究方向.由于Agent体现了人类的社会智能,具有很强的自治性和适应性,因此,越来越多的研究人员开始关注对其理论及应用方面的研究.目前,人们已经将MAS的相关技术应用到交通控制电子商务、多机器人系统、军事等诸多领域.而在MAS中,Agent之间如何在复杂环境中相互协调,共同完成任务则成为这些应用的重要前提.近年来,从控制的角度对MAS进行分析与研究已经成为国内外众多学术机构的关注热点,人们在MAS协同控制问题上做了大量的研究工作,特别是在MAS群集运动控制和协同控制一致性问题方面取得了很大的进展.目前对MAS的研究总体上来说还处于发展的初步阶段,离真正的实用化还有一定的距离;但其广泛的应用性预示着巨大的发展潜力,这必将吸引更多专家、学者投入到这一领域的研究工作中,对MAS的理论及应用做进一步探索.根据上述目的,本文主要概述了多智能体系统(MAS)在协同控制方面的研究现状及其新进展. 1Agent与MAS的相关概念 1.1Agent的概念 Agent一词最早可见于Minsky于1986年出版的《Social of Mind》一书中.国内文献中经常将Agent翻译为:智能体、主体、代理等,但最常见的仍是采用英文“Agent”；因为Agent的概念尚无统一标准,人们对于
多智能体的一致性问题的研究报多智能体的一致性问题的研究报告 指导老师：唐斌 报告人：黄建安 多智能体技术应用综述多智能体系统是由多个可计算的智能体组成的集合，其中每一个智能体是一个物理或抽象的实体，并能通过感应器感知周围的环境和效应器作用于自身，并能与其他智能体进行通讯的实体。作用于自身，并能与其他智能体进行通讯的实体。多智能体技术是通过采用各智能体间的通讯、合作、协调、调度、管理以及控制来表述实际系统的结构、功能及行为特性。近年来，随着应用的需要和技术的发展，多智能体的协调控制在世界范围内掀起了研究的热潮。智能体的分布式协调控制能力是多智能体系统的基础，是发挥多智能体系统优势的关键，也是整个系础，是发挥多智能体系统优势的关键，也是整个系统智能性的体现。作为多智能体协调控制的问题的基础，一致性问题主要是研究如何基于多智能体系统中个体之间有限的信息交换，来设计的算法，使得所有的智能体的状态达到某同一状态的问题。一致性协议问题作为智能体之间相互作用、传递信息的规则，它描述了每个智能体和与其相邻的智能体的信息交换过程。 多智能体的一致性问题的发展：1995年，Vicsek等人提出了一个经典的模型来模拟粒子涌现出的一致性行为的现象，并且通过仿真得到了一些很实用的结果。之后，Jadbabaie等人首先应用矩阵方法对该模型进行了理论分析，发现只要再网络保持连通时，系统最终会趋于一致。然后，有理论最早提出了一致性问题的理论框架，设计了最一般的一致性算法，发现网络的代数连通度表征了系统收敛的速度，给出了算法达到平均一致性的条件，并将结果扩展到时滞的对称一致性算法。进一步，Ren与Beard等提出了一致性搜索问题并给出了理论分析。Moreeau应用凸性收敛进行了理论分析并给出了存在时滞的不对称一致性算法收敛结果。经过以上大量的研究分析表明，当网络为固定拓扑结构时，只要网络保持连通，连续一致性算法最终会趋于一致；当网络为切换拓扑结构时，如果在有限时间内，存在有网络拓扑结构的并组成的序列，并且所有这些图的并都保持连通，则一致性算法最终也会收敛到一致。对于离散一致性算法，当步长小于网络最大度的逆时，系统趋于一致的条件类似于连续系统。2005年Iain Couzin在《Nature》杂志上发表的文章指出，鱼群再排列成规则形状迁徙的过程中，一部分鱼扮演了“领导者”的角色。最近，Cortes提出了并分析了基于一般化连续一致性函数的任意分布式算法，并给出了趋于一致性充分必要条件，将一致性算法扩展到更为一般化的函数设计。 研究情况：在一致性问题的分析研究中，一致性协议是研究的重点。研究重点主要集中在对一致性协议模型的设计分析，一致性协议的收敛、平衡状态、应用分析。目前有向/无向通信网络、固定/动态拓扑、时滞系统、信息不确定以及异步通信中的相关问题，以形成相对完善的系统理论。一致性问题的分析：（1）基于连续时间的一致性问题（2）基于离散时间的一致性问题（3）基于切换拓扑结构的一致性问题（4）带时滞一致性问题a.对称时滞一致性问题（智能体本身接收和发送信息都有固定时滞）b.不对称时滞一致性问题（智能体本身接收信息有固定时滞，发送信息没有固定时滞）c.时变时滞一致性问题（时滞是随时间动态变化，不是固定常数）（5）一致性滤波问题未来几个重点关注的理论问题： （1）弱连通条件下的多智能体一致性理论。 目前的一致性理论大部分需要假设在动态变化过目前的一致性理论大部分需要假设在动态变化过程中拓扑结图是强连通或含有生成树结构，某种程度上限制了一致性理论的应用范围。联合联通和连通性概念的提出拓宽了人们对一致性理论的收敛条件的研究思路，一致性理论的应用需求使得弱连通条件下，特别是动态拓扑网络中的一致性问题必将成为未来的重点关注的理论问题之一。 （2）具有不对称时变时延的多智能体系统一致性算法。
多智能体系统一致性综述 引言 多智能体系统在20世纪80年代后期成为分布式人工智能研究中的主要研究对象。研究多智能体系统的主要目的就是期望功能相对简单的智能体系统之间进行分布式合作协调 控制，最终完成复杂任务。多智能体系统由于其强健、可靠、高效、可扩展等特性，在科 学计算、计算机网络、机器人、制造业、电力系统、交通控制、社会仿真、虚拟现实、计 算机游戏、军事等方面广泛应用。多智能体的分布式协调合作能力是多智能体系统的基 础，是发挥多智能体系统优势的关键，也是整个系统智能性的体现。 在多智能体分布式协调合作控制问题中，一致性问题作为智能体之间合作协调控制的基础，具有重要的现实意义和理论价值。所谓一致性是指随着时间的演化，一个多智能 体系统中所有智能体的某一个状态趋于一致。一致性协议是智能体之间相互作用、传递 信息的规则，它描述了每个智能体和其相邻的智能体的信息交互过程。当一组智能体要 合作共同去完成一项任务，合作控制策略的有效性表现在多智能体必须能够应对各种不可预知的形式和突然变化的环境，必须对任务达成一致意见，这就要求智能体系统随着环 境的变化能够达到一致。因此，智能体之间协调合作控制的一个首要条件是多智能体达到一致。 近年来，一致性问题的研究发展迅速，包括生物科学、物理科学、系统与控制科学、计算机科学等各个领域都对一致性问题从不同层面进行了深入分析，研究进展主要集中在群体集、蜂涌、聚集、传感器网络估计等问题。 目前，许多学科的研究人员都开展了多智能体系统的一致性问题的研究，比如多智能体分布式一致性协议、多智能体协作、蜂涌问题、聚集问题等等。下面，主要对现有文 献中多智能体一致性协议进行了总结，并对相关应用进行简单的介绍。 1.1 图论基础 多智能体系统是指由多个具有独立自主能力的智能体通过一定的信息传递方式相互作用形成的系统；如果把系统中的每一个智能体看成是一个节点，任意两个节点传递的智 能体之间用有向边来连接的话，智能体的拓扑结构就可以用相应的有向图来表示。 用G (V,E,A)来表示一个有向加权图，其中V { v1,v2 , ,v n} 代表图的n个顶点； E V V 是边集合，如果存在从第 i 个顶点到第 j 个顶点的信息流，则有e ij (v i,v j) E； A 是非负加权邻接矩阵e ij E a ij 0；节点v i的邻居集定义为N i {v j|(v i,v j) E} 。如果对所 有的e ij E意识着e ji E，则称 G是无向图。
各题型提交答案说明： 1.单选题及判断题点击圆形按钮进行单项选择，多选题点击勾选框进行多项选择。 2.选择题和判断题:直接点击选项，系统将自动提交答案。 3.未完成考试误操作推出系统后，在考试时间段内可重新进入系统考试。 4.完成考试后点击提交答案按钮，考试结束，不可再次进入系统考试。 5.答题完成后，点击考试页面左侧“未答题”按钮，确认无未答题后再提交答案。 6.未提交答案的试卷在考试时间结束后将强制提交答案。 一、单选 ( 共 4 小题，总分: 40 分) 1. 目前，我国（）个省市高速公路都开通了不停车收费系统。 A.21 B.24 C.27 D.32 2. 能提供方便的服务和初级管理系统的地区是（） A.东北部 B.西部 C.中部 D.东部 3. 美国的交通信息服务是以（）为主体的。 A.ETC B.GPS C.车载导航
D.511信息服务系统 4. 智能交通系统概念引入中国的时间是（） A.1996年 B.1995年 C.1994年 D.1993年 二、多选 ( 共 2 小题，总分: 20 分) 1. 2003年伦敦实施交通拥堵收费后的结果包括（） A.收费区内交通延误降低30% B.进入收费区的主要道路交通延误降低20% C.进入收费区域的交通量减少18% D.收费区域外存在明显的交通冲突 2. 根据本讲，我国智能交通仍面临着那些考验？（） A.智能交通发展理念有待转变和提升 B.公众出行和货物运输服务以及交通安全等民生需求关注不足 C.自主创新少，缺乏适合国情的关键技术和应用模式 D.市场化推进机制缺乏，智能交通产业链、价值链尚未形成 三、判断 ( 共 3 小题，总分: 40 分) 1. 伦敦实施交通拥堵收费后，收费区域外存在明显的交通冲突。 正确 错误 2. 国家“十一五”科技攻关项目明确中国ITS的总体需求。 正确
《建模与仿真》课程教学大纲 (Modeling and Simulation) 课程编码： 学分：2.5 总学时：40 适用专业：工业工程 先修课程：生产计划与控制、工程统计学、工程数学、运筹学、计算机编程技术 一、课程的性质、目的和任务 《建模与仿真》是面向工程实际的应用型课程，是工业工程系的主导课程之一。学生通过本课程的学习能够初步运用仿真技术来发现生产系统中的关键问题，并通过改进措施的实现，提高生产能力和生产效率。本课程的目的是要求学生通过学习、课堂教育和上机训练，能了解如何运用计算机仿真技术模拟生产系统的布置和调度管理。并熟悉和掌握计算机仿真软件的基本操作和能够实现的功能。使学生了解计算机仿真的基本步骤。结合本课程的特点，使学生掌握或提高系统化分析问题和解决问题的能力,为系统化管理生产打下基础。二、教学基本要求 具体在教学过程中要求学生应该达到： 1.全面了解本课程的性质与任务、框架内容以及理论和方法； 2.掌握仿真的概率统计基础知识。 3.掌握供理论模型建模方法。 4.掌握仿真模型的设计与实现方法。 5.熟练应用建模理论,对排队系统、库存系统、加工制造系统进行建模仿真。 三、教学内容与学时分配 离散事件系统仿真是仿真技术的重要领域，在规划论证、方案评估、计划调度、 加工制造、产品试验、生产培训、训练模拟、管理决策等方面得到广泛应用。本课程 深入地介绍了离散事件系统建模仿真的理论、方法和技术，突出对理论建模方法和计 算机实现技术的讲解，对离散事件系统建模仿真的发展和应用情况做了比较详尽的介 绍。 具体教学内容如下： 第一章绪论 4学时
本章分析了系统和制造系统定义、组成与特点，介绍了系统建模与仿真的基本概念和使用步骤，并给出应用案例。 本章教学目标： 本章教学基本要求： 了解常用术语及常用的仿真软件，了解仿真技术的的发展状况及应用。 理解系统与制造系统的定义及系统建模与仿真的概念及系统、模型与仿真之间的关系。 掌握制造系统建模与仿真的基本概念及基本步骤。 本章教学重点：制造系统建模与仿真的原则及基本步骤。 本章教学难点：制造系统建模与仿真的原则及基本步骤 第一节系统与制造系统 0.3学时 （一）什么是系统 （二）制造系统的组成与特点 第二节系统建模与仿真的基本概念。 0.3学时 (一)系统、模型与仿真的关系 (二)系统建模与仿真技术的特点 第三节制造系统建模与仿真的基本概念。 0.3学时 （一）制造系统建模与仿真的特点分析 （二）制造系统类型及建模元素 （三）制造系统仿真的功能分析 第四节系统建模与仿真的基本步骤 0.4学时 第五节系统建模与仿真的案例分析 0.5学时 （一）连杆生产线的组成与功能分析 （二）连杆生产线仿真模型的构建 （三）仿真逻辑的分析与定义 （四）仿真结果分析及系统优化 第二章系统建模与仿真的基本原理 2学时 本章在分析离散事件系统模型的分类和元素组成的基础上，介绍了建立系统模型的常用方法。 本章教学目标：使学生掌握常用的系统建模方法 本章教学基本要求：
实验1 Witness仿真软件认识 一、实验目的 熟悉Witness 的启动；熟悉Witness2006用户界面；熟悉Witness 建模元素；熟悉Witness 建模与仿真过程。 二、实验内容 1、运行witness软件，了解软件界面及组成； 2、以一个简单流水线实例进行操作。小部件（widget）要经过称重、冲洗、加工和检测等操作。执行完每一步操作后小部件通过充当运输工具和缓存器的传送带（conveyer）传送至下一个操作单元。小部件在经过最后一道工序“检测”以后，脱离本模型系统。 三、实验步骤 仿真实例操作: 模型元素说明：widget 为加工的小部件名称；weigh、wash、produce、inspect 为四种加工机器，每种机器只有一台；C1、C2、C3 为三条输送链；ship 是系统提供的特殊区域，表示本仿真系统之外的某个地方； 操作步骤： 1：将所需元素布置在界面：
2：更改各元素名称： 如; 3:编辑各个元素的输入输出规则：
4:运行一周（5 天*8 小时*60 分钟=2400 分钟），得到统计结果。5:仿真结果及分析： Widget： 各机器工作状态统计表：
分析：第一台机器效率最高位100%，第二台机器效率次之为79%，第三台和第四台机器效率低下，且空闲时间较多，可考虑加快传送带C2、C3的传送速度以及提高第二台机器的工作效率，以此来提高第三台和第四台机器的工作效率。 6：实验小结： 通过本次实验，我对Witness的操作界面及基本操作有了一个初步的掌握，同学会了对于一个简单的流水线生产线进行建模仿真，总体而言，实验非常成功。
2016年教育部自然科学奖推荐项目公示材料 1、项目名称：多智能体系统分布式协同控制 2、推荐奖种：自然科学奖 3、推荐单位:东南大学 4、项目简介: 多智能体系统是20世纪末至21世纪初分布式人工智能领域的国际前沿研究课题，其核心支撑理论是人工智能、分布式控制和分布式计算。进入21世纪，人们在解决大型、复杂的工程问题时，发现单个智能体的能力已经无法胜任，需要多个智能体在网络环境下以信息通讯的方式组成多智能体系统协同地解决工程问题。典型的多智能体系统包括多机器人系统，多无人机系统，智能电网和分布式卫星系统等。本项目系统深入研究了多智能体系统协同控制的共性问题、网络结构控制、通讯受限等关键科学问题，取得的重要科学发现如下： (1)通过引入一致性区域的概念，把二阶和高阶系统一致性问题转化为研究一致性区域的稳定性范围，给出了具有固定网络拓扑的多智能体线性系统二阶和高阶一致性的充分必要条件，解决了长期困惑研究者的多智能体系统协同控制器设计的本质问题；提出有向网络的广义代数连通度作为有向网络收敛判别的基本依据，推广了无向网络的代数连通度。 (2)给出了牵制控制无向网络实现同步的一般条件；克服非对称网络拓扑结构的本质困难，解决了有向网络同步牵制控制的挑战问题；采用图分解引入匹配割点和割集，完善了矩阵分解的谱理论，解决网络牵制控制一个结点的最优控制的关键难题。 (3)利用非奇异M矩阵理论和切换系统稳定性分析方法，突破了通过求解闭环系统的解曲线，然后再进行稳定分析的技术性瓶颈，发现了具有间歇信息通讯的二阶多智能体系统一致性的实现与降阶后的低维切换系统全局稳定性的内在本质联系，解决了切换有向拓扑下多智能体系统的协同一致性的难题。 项目组近年来在IEEE、Automatica、SIAM等本领域著名期刊上发表多智能体系统协同控制SCI论文110篇。10篇代表性论文SCI他引1159次，WOS 他引1433次，Google Scholar他引2165次，全部为ESI工程领域前1%高被引论文，9篇论文Google Scholar他引超过100次，6篇论文发表至今在所在期刊的SCI引用排名居于前2位，被38位院士和IEEE Fellow在Nature、Nature Physics、IEEE汇刊等正面评价，相关成果获亚洲控制会议最佳论文奖、IEEE 电路与系统协会神经系统与应用技术委员会最佳理论论文奖、全国复杂网络学术会议最佳学生论文奖、IEEE国际电路与系统会议最佳学生论文奖提名等。
多智能体系统一致性综述 一引言 多智能体系统在20世纪80年代后期成为分布式人工智能研究中的主要研究对象。研究多智能体系统的主要目的就是期望功能相对简单的智能体系统之间进行分布式合作协调控制，最终完成复杂任务。多智能体系统由于其强健、可靠、高效、可扩展等特性，在科学计算、计算机网络、机器人、制造业、电力系统、交通控制、社会仿真、虚拟现实、计算机游戏、军事等方面广泛应用。多智能体的分布式协调合作能力是多智能体系统的基础，是发挥多智能体系统优势的关键，也是整个系统智能性的体现。 在多智能体分布式协调合作控制问题中，一致性问题作为智能体之间合作协调控制的基础，具有重要的现实意义和理论价值。所谓一致性是指随着时间的演化，一个多智能体系统中所有智能体的某一个状态趋于一致。一致性协议是智能体之间相互作用、传递信息的规则，它描述了每个智能体和其相邻的智能体的信息交互过程。当一组智能体要合作共同去完成一项任务，合作控制策略的有效性表现在多智能体必须能够应对各种不可预知的形式和突然变化的环境，必须对任务达成一致意见，这就要求智能体系统随着环境的变化能够达到一致。因此，智能体之间协调合作控制的一个首要条件是多智能体达到一致。 近年来，一致性问题的研究发展迅速，包括生物科学、物理科学、系统与控制科学、计算机科学等各个领域都对一致性问题从不同层面进行了深入分析，研究进展主要集中在群体集、蜂涌、聚集、传感器网络估计等问题。 目前，许多学科的研究人员都开展了多智能体系统的一致性问题的研究，比如多智能体分布式一致性协议、多智能体协作、蜂涌问题、聚集问题等等。下面，主要对现有文献中多智能体一致性协议进行了总结，并对相关应用进行简单的介绍。 1.1图论基础 多智能体系统是指由多个具有独立自主能力的智能体通过一定的信息传递方式相互作用形成的系统；如果把系统中的每一个智能体看成是一个节点，任意两个节点传递的智能体之间用有向边来连接的话，智能体的拓扑结构就可以用相应的有向图来表示。 用)(A E,V ,G =来表示一个有向加权图，其中}{n 21v ,,v ,v V =代表图的n 个顶
系统建模仿真技术的历史现状和发展趋势分析 工程133 胡浩3130212026 【摘要】：经过半个多世纪的发展,仿真技术已经成为对人类社会发展进步具有重要影响的一门综合性技术学科。本文对建模与仿真技术发展趋势作了较全面分析。仿真建模方法更加丰富,更加需要仿真模型具有互操作性和可重用性,仿真建模VVA与可信度评估成为仿真建模发展的重要支柱;仿真体系结构逐渐形成标准,仿真系统层次化、网络化已成为现实,仿真网格将是下一个重要发展方向;仿真应用领域 更加丰富,向复杂系统科学领域发展,并将更加贴近人们的生活。 工程系统的仿真，起源于自动控制技术领域。从最初的简单电子、机械系统，逐步发展到今天涵盖机、电、液、热、气、电、磁等各个专业领域，并且在控制器和执行机构两个方向上飞速发展。 控制器的仿真软件，在研究控制策略、控制算法、控制系统的品质方面提供了强大的支持。随着执行机构技术的发展，机、电、液、热、气、磁等驱动技术的进步，以高可靠性、高精度、高反应速度和稳定性为代表的先进特征，将工程系统的执行品质提升到了前所未有的水平。相对控制器本身的发展，凭借新的加工制造技术的支持，执行机构技术的发展更加富于创新和挑战，而对于设计、制造和维护高性能执行机构，以及构建一个包括控制器和执行机构的完整的自动化系统也提出了更高的要求。 AMESIM软件正是能够提供平台级仿真技术的工具。从根据用户需求，提供液压、机械、气动等设计分析到复杂系统的全系统分析，
到引领协同仿真技术的发展方向，AMESIM的发展轨迹和方向代表了工程系统仿真技术的发展历程和趋势。 一、系统仿真技术发展的现状 工程系统仿真作为虚拟设计技术的一部分，与控制仿真、视景仿真、结构和流体计算仿真、多物理场以及虚拟布置和装配维修等技术一起，在贯穿产品的设计、制造和运行维护改进乃至退役的全寿命周期技术活动中，发挥着重要的作用，同时也在满足越来越高和越来越复杂的要求。因此，工程系统仿真技术也就迅速地发展到了协同仿真阶段。其主要特征表现为： 1、控制器和被控对象的联合仿真：MATLAB＋AMESIM，可以覆盖整个自动控制系统的全部要求。 2、被控对象的多学科、跨专业的联合仿真：AMESIM＋机构动力学＋CFD＋THERMAL＋电磁分析 3、实时仿真技术 实时仿真技术是由仿真软件与仿真机等半实物仿真系统联合实现的，通过物理系统的实时模型来测试成型或者硬件控制器。 4、集成进设计平台 现代研发制造单位，尤其是设计研发和制造一体化的大型单位，引进PDM/PLM系统已经成为信息化建设的潮流。在复杂的数据管理流程中，系统仿真作为CAE工作的一部分，被要求嵌入流程，与上下游工具配合。