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《多智能体系统的几类编队控制问题研究》一、引言多智能体系统由多个可以互相通信与合作的智能体组成，其应用领域广泛，包括无人驾驶车辆、无人机群、机器人集群等。
编队控制是多智能体系统研究的重要方向之一，它通过协调各智能体的运动，实现整体协同的编队行为。
本文将针对多智能体系统的几类编队控制问题进行研究，旨在为相关领域的研究与应用提供理论支持。
二、多智能体系统编队控制基本理论编队控制是多智能体系统协同控制的核心问题之一，它要求各智能体在动态环境中协同完成任务，形成特定的几何形状或空间布局。
编队控制的基本理论包括编队结构、通信机制、协同策略等。
编队结构是编队控制的基础，它决定了智能体的空间布局和运动轨迹。
常见的编队结构包括线性编队、环形编队、星形编队等。
通信机制是实现智能体之间信息交互的关键，它包括无线通信、视距通信等多种方式。
协同策略则是根据任务需求和系统状态，制定合适的控制策略，实现编队的稳定性和灵活性。
三、几类多智能体系统编队控制问题研究1. 固定环境下多智能体编队控制问题在固定环境下，多智能体需要形成稳定的编队结构，并按照预定的路径进行运动。
针对这一问题，可以采用基于规则的编队控制方法、基于优化的编队控制方法等。
其中，基于规则的编队控制方法通过设计合适的规则，使智能体根据自身状态和邻居状态进行决策；基于优化的编队控制方法则通过优化算法，求解最优的编队结构和控制策略。
2. 动态环境下多智能体编队跟踪问题在动态环境下，多智能体需要实时调整编队结构，以适应环境变化。
针对这一问题，可以采用基于领航者的编队跟踪方法、基于分布式控制的编队跟踪方法等。
其中，基于领航者的编队跟踪方法通过领航者引导智能体进行运动；而基于分布式控制的编队跟踪方法则通过分布式控制器实现各智能体的协同运动。
3. 异构多智能体编队控制问题异构多智能体系统中，各智能体的性能、能力等存在差异。
针对这一问题，需要研究异构智能体的协同策略、任务分配等问题。
固定翼飞行器编队控制的分布式协同算法研究随着无人机飞行技术的不断发展，飞行器编队控制技术得到了越来越广泛的应用。
在固定翼无人机编队控制方面，分布式协同算法是一种新的研究方向，其具有很多优点，如抗单点故障、强容错等，因此受到了广泛关注。
本文将重点介绍固定翼飞行器编队控制的分布式协同算法的研究进展和应用前景。
一、研究背景编队控制是指将多个飞行器组成一个队形进行飞行任务的过程。
固定翼飞行器编队控制的本质是对多个飞行器之间的协调与整合，实现有序、协同飞行。
对于固定翼飞行器的编队控制，目前已经出现了很多研究方法，如层次式控制方法、集中式控制方法等，但这些方法都需要一个中央控制器对整个编队进行控制，因此局限性较大。
分布式协同算法是一种新的编队控制技术，这种方法不需要一个中央控制器来协调整个编队，而是通过多个控制节点之间的分布式通信来实现编队控制任务。
这种方法具有一定的鲁棒性和容错性，能够有效应对编队中的单点故障等问题，因此在固定翼无人机编队控制中具有很好的应用前景。
二、分布式协同算法原理分布式协同算法是一种基于多智能体系统理论的控制算法，其主要思想是将编队控制任务分配给多个智能体，通过智能体之间的协作完成整个编队控制任务。
在这个过程中，每个智能体只负责自身的控制，同时通过与其他智能体的通信，完成整个编队控制任务。
分布式协同算法需要解决的最大问题是多智能体之间的通信问题。
为了实现分布式协同算法，需要将每个飞行器都连接到一个无线传感器网络中，通过这种传感器网络逐步实现智能体之间的通信。
同时，通过分配信道和时隙，来避免不同智能体之间的干扰，在实现编队控制过程中，信息的传递和交流非常重要。
三、分布式协同算法研究进展目前，固定翼飞行器编队控制的分布式协同算法研究已经取得了很好的成果，以下是一些典型的研究案例。
案例一：单智能体编队控制算法在单智能体编队控制算法中，每个智能体都可以获取其他智能体的位置信息，并通过控制器来实现编队控制任务。
收稿日期：2020-01-15修回日期：2020-03-27作者简介：徐刚（1977-），男，辽宁开原人，博士，副教授。
研究方向：军事装备系统建模与仿真。
摘要：为多机种飞行保障计划提供合理的装备配置数量方案，构建了多机种飞行保障装备配置数量预测求解模型。
基于排队理论将飞行保障抽象为飞机排队，考虑机型不同、保障活动期望时间不同、保障流程不同和装备型号不同因素，以机群总体保障时间、飞机平均保障时间、机群保障的平均强度、保障装备代价、保障忙闲均衡和保障装备供需均衡为优化目标，建立多机种飞行保障装备数量预测模型；以缩短机群保障工序等待时间作为装备数量增减依据设计相应解算算法，根据条件自动筛选出一个或几个装备配置数量近优方案。
通过算例分析验证了该模型和算法的有效性，为多机种保障装备配置数量预测问题求解提供了一种途径。
关键词：多机种，保障装备，装备配置，配置优化中图分类号：TP391.9；TJ01文献标识码：ADOI ：10.3969/j.issn.1002-0640.2021.03.027引用格式：徐刚，鲁二斌，贠永刚.多机种飞行保障装备配置数量需求预测［J ］.火力与指挥控制，2021，46（3）：160-168.多机种飞行保障装备配置数量需求预测徐刚，鲁二斌，贠永刚（空军勤务学院作战保障实验与模拟训练中心，江苏徐州221000）Demand Forecast of Multi-aircraft Flight SupportEquipment ConfigurationXU Gang ，LU Er-bing ，YUN Yong-gang（Battle Support Experiment &Simulation Training Center ，Air Force Logistics College ，Xuzhou 221000，China ）Abstract ：In order to provide eq uipment configuration schemes for multi -aircraft flight supportplans ，it built a model for predicting and solving multi-aircraft flight support equipment configuration.First ，it abstracts flight support into aircraft queuing based on queuing theory ，which considers different models ，different support activities ，expected time ，different support processes ，and different equipment models.To optimize the total support time of the fleet ，the average support time of the aircraft ，the average strength of the support of the fleet ，the cost of the support equipment ，the balance of busy and idle time ，and the balance of supply and demand of equipment ，it establishes a multi -model flight support equipment quantity prediction model.Then ，based on shortening the waiting time of the fleet support process as the increase or decrease of the number of equipment ，a corresponding calculation algorithm is designed ，and one or several near-optimal solutions are automatically selected according to the conditions.Finally ，the validity of the model and algorithm is verified by a case study ，whichprovides a way to solve the problem of predicting the number of multi -aircraft support equipmentconfigurations.Key words ：multiple aircraft ，support equipment ，equipment configuration ，configuration optimization Citation format ：XU G ，LU E B ，YUN Y G.Demand forecast of multi-aircraft flight support equipment configuration ［J ］.Fire Control &Command Control ，2021，46（3）：160-168.文章编号：1002-0640（2021）03-0160-09Vol.46，No.3Mar ，2021火力与指挥控制Fire Control &Command Control 第46卷第3期2021年3月160··（总第46-）0引言多机种保障基地是未来飞行保障的主体，多机种保障装备的保障能力直接影响飞机能否及时升空作战，是飞机战斗力生成的重要因素［1］。
飞行器无人系统中的集群协同与路径规划算法研究随着无人系统技术的不断发展，飞行器无人系统已经成为当今航空领域的重要研究对象。
飞行器无人系统的集群协同与路径规划算法是该领域的关键问题之一。
本文将围绕这一主题展开研究，探索飞行器无人系统中集群协同与路径规划算法的相关技术与应用。
一、集群协同技术飞行器无人系统中的集群协同技术是指多架飞行器之间的协作与合作，共同完成一项任务。
这种集群协同技术可以提高飞行器无人系统的效率和灵活性，扩展系统的应用范围。
在集群协同技术中，以下几个方面是需要考虑的重要问题：1. 集群形态设计集群形态设计涉及到多架飞行器之间的理想位置分布，以实现最佳协同效果。
可以采用分散式、集中式或混合式等不同的集群形态。
在分散式集群形态中，各个飞行器分散在空间中，相互之间进行通信和协作；在集中式集群形态中，所有飞行器聚集在一起，形成一个整体，共同完成任务。
混合式集群形态则是综合前两者的优点，实现更灵活的协同效果。
2. 任务分配与协调在集群协同中，飞行器之间需要根据任务要求进行任务分配与协调。
可以通过集中式或分散式的方法进行任务分配，以实现最优的资源利用和任务完成效果。
对于复杂的任务，可以采用拍卖机制或博弈论等方法进行任务的分配和协调。
3. 通信与消息传递集群协同中的飞行器之间需要进行通信与消息传递，以实现信息的交流和协同操作。
通信可以采用直接通信、间接通信或无线传感网络等方式进行。
消息传递可以采用广播、单播或组播等方式实现。
在通信与消息传递中，需要考虑通信的可靠性、实时性和能耗等因素。
二、路径规划算法路径规划算法是飞行器无人系统中的关键技术之一，主要包括全局路径规划和局部路径规划两个方面。
全局路径规划是指在整个飞行区域内，根据任务要求和环境条件，规划出飞行器的最优路径。
局部路径规划是指在飞行器当前位置附近，根据动态环境变化规划出飞行器的最优路径。
1. 全局路径规划算法全局路径规划算法的目标是在整个飞行区域内找到最短路径或最优路径，以完成特定的任务。
无人机集群的编队控制研究无人机已经成为当今世界中极为热门的技术之一。
随着无人机技术的不断发展和应用，无人机的使用范围也越来越广泛，如军事侦察、搜救、气象监测等领域。
而无人机集群作为无人机应用领域中的一个重要组成部分，也正在逐步展现出其巨大的潜力和应用前景。
同时，对于无人机集群的编队控制研究也成为了无人机技术研究中极为重要的一部分。
无人机集群编队控制技术在无人机编队控制系统中具有重要的地位。
它主要实现无人机之间的通信和信息共享，有效提高了整个无人机系统的工作效率和安全性。
目前，针对无人机集群编队控制技术，学者们已经研究出了多种理论方法和应用模型，如控制理论、优化理论、演化算法等等。
但是，针对无人机集群编队控制技术的研究还存在不少问题和挑战，高效、可靠的编队控制系统始终是无人机集群技术研究的核心问题。
在无人机集群编队控制技术中，控制理论具有十分重要的作用。
其中PID控制算法、模糊控制和强化学习控制算法等被广泛应用。
PID控制算法基于反馈控制原理，能够有效地消除编队中无人机之间的误差，提高了编队的精度和可靠性；而模糊控制方法是一种基于模糊数学的控制方法，具有较强的鲁棒性和适应性，但需要花费较长的时间进行模糊规则库的设计和分析。
强化学习控制算法则是一种基于智能算法的方法，通过智能算法优化目标函数，最终得到理想的编队控制模型，具有极高的可扩展性和适应性。
在上述方法中，根据实际情况选取适合的方法，才能更加有效地解决编队控制问题。
除了以上控制方法，集群编队控制技术中的路径规划方法也是十分重要的。
路径规划方法主要用来计算无人机的最优路径，指导无人机向目标方向运动。
常见的路径规划方法有A*算法、Dijkstra算法，经过优化后高效性能较好。
同时，集群编队中的无人机能够通过传感器获取周围环境信息，将其与路径规划算法相结合，可以实现更加精准的路径规划和目标控制。
在无人机集群编队控制中，合理路径规划能够较好的保障整个编队安全性和集群效率。
第４４卷 第２期系统工程与电子技术Ｖｏｌ．４４ Ｎｏ．２２０２２年２月ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＦｅｂｒｕａｒｙ ２０２２文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２２）０２ ０５２９ ０９ 网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２１０１０５；修回日期：２０２１０６０１；网络优先出版日期：２０２１０８０３。
网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２１０８０３．１３３９．０１２．ｈｔｍｌ基金项目：航空科学基金（２０２０Ｚ０２３０５３００１）资助课题 通讯作者．引用格式：符小卫，潘静．无人机集群规避动态障碍物的分布式队形控制［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２２，４４（２）：５２９ ５３７．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＦＵＸＷ，ＰＡＮＪ．ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｏｆＵＡＶｓｗａｒｍｗｉｔｈｄｙｎａｍｉｃｏｂｓｔａｃｌｅａｖｏｉｄａｎｃｅ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２２，４４（２）：５２９ ５３７．无人机集群规避动态障碍物的分布式队形控制符小卫１， ，潘 静２（１．西北工业大学电子信息学院，陕西西安７１０１２９；２．西安现代控制技术研究所，陕西西安７１００６５） 摘 要：本文研究了无人机集群躲避动态障碍物下的队形控制问题。
首先，引入针对动态障碍物的碰撞预判机制判断集群是否需要对障碍物进行规避。
其次，在动态障碍物与无人机间构造斥力场实现避障。
最后，根据一致性理论设计基于集群各无人机之间、无人机与虚拟领导者之间的位置、速度一致性控制律，结合人工势场法实现躲避动态障碍物下集群队形的形成与保持。
仿真结果表明，集群无人机能够在以分布式方式躲避动态障碍物的同时实现队形的形成、保持与重构。
关键词：无人机集群；队形控制；动态障碍物；一致性理论；人工势场法中图分类号：Ｖ２４９，Ｖ２７９ 文献标志码：Ａ 犇犗犐：１０．１２３０５／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ ５０６Ｘ．２０２２．０２．２２犇犻狊狋狉犻犫狌狋犲犱犳狅狉犿犪狋犻狅狀犮狅狀狋狉狅犾狅犳犝犃犞狊狑犪狉犿狑犻狋犺犱狔狀犪犿犻犮狅犫狊狋犪犮犾犲犪狏狅犻犱犪狀犮犲ＦＵＸｉａｏｗｅｉ１， ，ＰＡＮＪｉｎｇ２（１．犛犮犺狅狅犾狅犳犈犾犲犮狋狉狅狀犻犮狊犪狀犱犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀，犖狅狉狋犺狑犲狊狋犲狉狀犘狅犾狔狋犲犮犺狀犻犮犪犾犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔，犡犻’犪狀７１０１２９，犆犺犻狀犪；２．犡犻’犪狀犕狅犱犲狉狀犆狅狀狋狉狅犾犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔犚犲狊犲犪狉犮犺犐狀狊狋犻狋狌狋犲，犡犻’犪狀７１００６５，犆犺犻狀犪） 犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｏｆｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅ（ＵＡＶ）ｓｗａｒｍｗｉｔｈｄｙｎａｍｉｃｏｂｓｔａｃｌｅａｖｏｉｄａｎｃｅ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ａｃｏｌｌｉｓｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｆｏｒｄｙｎａｍｉｃｏｂｓｔａｃｌｅｓｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｗｈｅｔｈｅｒｔｈｅｓｗａｒｍｎｅｅｄｓｔｏａｖｏｉｄｏｂｓｔａｃｌｅｓ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ａｒｅｐｕｌｓｉｖｅｆｏｒｃｅｆｉｅｌｄｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｏｂｓｔａｃｌｅａｎｄｔｈｅＵＡＶｔｏａｖｏｉｄｃｏｌｌｉｓｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｏｎｓｅｎｓｕｓｔｈｅｏｒｙ，ｔｈｅｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌｌａｗｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｓｐｅｅｄｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙａｍｏｎｇＵＡＶｓｗａｒｍａｎｄｂｅｔｗｅｅｎｅａｃｈＵＡＶａｎｄｔｈｅｖｉｒｔｕａｌｌｅａｄｅｒ．Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｐｏｔｅｎｔｉａｌｆｉｅｌｄｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｇｅｎｅｒａｔｉｏｎａｎｄｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｏｆＵＡＶｓｗａｒｍｗｉｔｈｄｙｎａｍｉｃｏｂｓｔａｃｌｅａｖｏｉｄａｎｃｅｉｓａｃｈｉｅｖｅｄ．ＴｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅＵＡＶｓｗａｒｍｃａｎｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ，ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅａｎｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｄｅｓｉｒｅｄｆｏｒｍａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｏｎｔｒｏｌｗｈｉｌｅａｖｏｉｄｉｎｇｄｙｎａｍｉｃｏｂｓｔａｃｌｅｓ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅ（ＵＡＶ）ｓｗａｒｍ；ｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌ；ｄｙｎａｍｉｃｏｂｓｔａｃｌｅ；ｃｏｎｓｅｎｓｕｓｔｈｅｏｒｙ；ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｐｏｔｅｎｔｉａｌｆｉｅｌｄｍｅｔｈｏｄ０ 引 言在作战过程中，无人机集群通常需要形成某一特定队形去执行特定类型的任务并在飞行过程中保持队形的稳定。
面向“总师型”人才培养的航天飞行器设计课程创新建设作者：时圣波龚春林苟建军谷良贤粟华吴蔚楠来源：《高教学刊》2024年第19期基金項目：教育部产学合作协同育人项目“校企协同实践教学体系与模式师资培训”（220602608103420）第一作者简介：时圣波（1985-），男，汉族，山东菏泽人，博士，副教授，博士研究生导师。
研究方向为飞行器总体及结构设计。
DOI：10.19980/23-1593/G4.2024.19.013摘要：航天飞行器设计是航空宇航科学与技术相关专业本科生的专业核心课程，以培养“总师型”后备人才基本能力和素养为教学目标。
航天飞行器设计涉及要素多、概念多、学科耦合强，强调综合性、系统性和创造性。
该文讨论航天飞行器设计课程的四个主要教学难点，结合西北工业大学办学目标，详尽地阐述课程创新建设思路。
课程在知识体系、教学方法、教学资源方面持续改革，构建“国防战略牵引-航天思政引入-工程案例分析-虚拟仿真强化”的创新教学模式，论述课程创新建设具体实施过程。
通过多维度评价与反馈，课程创新建设效果良好，有力支撑总体专业骨干和总师后备人选培养。
关键词：航天飞行器设计；“总师型”人才培养；系统工程思维；航天特色思政；全过程评价中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2024）19-0050-04Abstract： Space Vehicle Design is a core course for undergraduates majoring in aeronautical and astronautical science and technology. The aim of the course is to cultivate the basic ability and quality of "chief designer" candidate talents. Space Vehicle Design involves many elements，concepts， and coupling multi-disciplines. Comprehensiveness， systematism and creativity can be emphasized in this course. The four main teaching difficulties of this course are discussed. The ideas of innovation construction are carefully explained in combination with the educational goals of Northwestern Polytechnical University. The knowledge system， teaching methods and teaching resources are persistently improved. An innovative teaching model of 'motivation of national defense strategy - introduction of aerospace ideological and political education - analysis of engineering cases - strengthening of virtual simulation' is constructed. The specific implementation process of innovation construction of this course is described. The innovation construction of this course has a good effect through multi-dimensional evaluation and feedback， which could strongly support the cultivation of the space vehicle conceptual design talents and chief designer candidates.Keywords： Space Vehicle Design; cultivation of 'chief designer' talents; system engineering thinking; aerospace ideological and political education; whole process evaluation发展航天、探索宇宙承载着人类几千年不懈的追逐，航天飞行器寄托着人类拓展时空运用的希望。
