临近海面空间内多智能体协同任务优化 崔亚妮 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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崔亚妮 著

图书标签:

• 多智能体系统
• 协同控制
• 任务分配
• 优化算法
• 临近海面空间
• 无人系统
• 路径规划
• 资源调度
• 博弈论
• 智能决策

店铺： 读者科技图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121329920

商品编码：29319339166

包装：平装

出版时间：2017-11-01

基本信息

书名：临近海面空间内多智能体协同任务优化

定价：48.00元

作者：崔亚妮

出版社：电子工业出版社

出版日期：2017-11-01

ISBN：9787121329920

字数：

页码：164

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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形成海洋区域信息化、精细化、立体化管理，提高我国海洋安全保障、应急处置、环境监测和海上智能化作业能力，是实现海上丝绸之路经济繁荣稳定的重要保障，是我国建设成为海洋强国，提升负责任大国形象的强大助力。本书是编者在多年从事多智能体协同控制和海洋通信技术研究基础上整理而成，重点介绍了临近海面空间内多智能体通信组网优化方法以及临近海面空间内多智能体协同任务规划方法，为相关领域研究者提供理论指导。

目录

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作者介绍

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任佳简介：男 汉族 34岁，中员。海南大学副教授，博士生导师。长期在电子与通信工程领域从事教学和科研工作。主要研究方向包括人工智能技术和海洋通信技术。研究成果获得海南省科技进步二等奖1次，发表论文25篇，SCI/EI索引16篇，出版专著2部，申报国家发明10项，软件著作权4项。目前承担国家科技合作专项1项、国家自然科学基金2项。

文摘

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序言

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《海面低空协同：多智能体导航与任务调度的前沿探索》 一、 引言 随着科技的飞速发展，无人系统在军事、民事领域的应用日益广泛。尤其在海洋环境，海面低空空间因其独特的地理位置和作战优势，成为无人机、无人船等智能体执行复杂任务的热点区域。然而，该区域环境复杂多变，数据通信受限，加之多智能体之间协同交互的内在挑战，使得在此空间内实现高效、鲁棒的协同任务优化成为一个亟待解决的关键科学问题。 本书籍《海面低空协同：多智能体导航与任务调度的前沿探索》正是聚焦于这一前沿领域，深入探讨了多智能体系统在海面低空空间内进行协同任务优化所面临的挑战、关键技术以及创新解决方案。本书旨在为研究人员、工程师以及相关领域的决策者提供一套系统、深入的理论框架和实践指导，推动海面低空多智能体协同技术的发展与应用。 二、 海面低空空间的多智能体协同挑战 海面低空空间相较于陆地或高空环境，呈现出其独特的挑战性： 空间限制与通信瓶颈： 海面低空区域的物理范围有限，且海浪、风力等自然因素会对传感器和通信信号造成干扰。无人机与无人船之间、以及与地面控制站之间的通信链路可能不稳定，甚至存在盲区，这极大地增加了信息传递的难度和延迟，对协同的实时性提出了严峻考验。 环境不确定性与动态性： 海洋环境受天气、潮汐、洋流等多种因素影响，具有高度的不确定性和动态性。风浪、能见度变化、目标动态性等都要求智能体能够快速感知、适应并作出决策。 异构智能体协同： 海面低空协同任务通常涉及不同类型的智能体，例如具备空中优势的无人机和具备载重能力或续航优势的无人船。这些异构智能体在动力学模型、传感能力、执行机构等方面存在显著差异，如何有效地整合它们的优势，实现无缝协同，是一个复杂的问题。 资源约束与任务分配： 每个智能体都拥有有限的计算能力、能源、载荷等资源。在执行复杂任务时，如何高效地将任务分配给最合适的智能体，并合理规划其资源使用，以达到整体任务的最优性能，是实现协同优化的核心。 安全性与鲁棒性： 在执行可能涉及高风险任务（如侦察、搜救、反潜等）时，系统的安全性与鲁棒性至关重要。协同算法必须能够处理个体故障、通信中断、环境扰动等突发情况，保证整体任务的成功完成，并最大程度地降低潜在风险。 三、 核心理论与技术方法 本书将围绕上述挑战，系统阐述支撑海面低空多智能体协同任务优化的核心理论与技术方法： 1. 多智能体系统建模与通信 动力学建模： 详细介绍适用于海面低空环境的无人机和无人船的动力学模型，包括运动学、状态方程等。强调不同智能体之间的差异性以及如何进行统一或适配的建模。 通信拓扑与协议： 探讨在通信受限环境下的分布式通信拓扑设计，如基于邻域通信、自适应重构通信等。分析和设计适用于海洋环境的鲁棒通信协议，研究通信延迟和丢包对协同算法的影响及应对策略。 信息融合： 研究如何有效地融合来自不同传感器（如雷达、声纳、光学相机、GPS等）的信息，以及如何融合不同智能体的感知信息，构建统一的环境感知模型。 2. 协同任务规划与调度 任务分解与分配： 引入先进的任务分解方法，将复杂的整体任务分解为可执行的子任务。深入研究基于图论、博弈论、拍卖机制等多种任务分配算法，实现最优或次优的任务分配策略，考虑智能体的能力、成本、优先级等因素。 路径规划与轨迹生成： 针对海面低空环境的特点，研究多智能体协同的避障路径规划算法，包括基于优化的方法（如模型预测控制Mpc）、基于搜索的方法（如A算法的变种）以及基于学习的方法。研究如何生成平滑、高效的协同轨迹，以实现协同避障、协同观测等目标。 分布式决策与协同控制： 重点研究分布式决策机制，使得智能体能够无需中心化协调即可自主做出协同决策。探讨基于一致性算法、分布式模型预测控制（Dmpc）等方法，实现各智能体在信息不完全和通信受限情况下的协同控制。 3. 学习与优化技术在协同中的应用 强化学习（RL）与深度强化学习（DRL）： 探索利用RL/DRL技术训练智能体在动态、不确定的海面低空环境中进行自主学习和决策。研究如何设计合适的奖励函数，以引导智能体学习高效的协同策略，例如协同避障、协同搜寻、协同目标跟踪等。 迁移学习与联邦学习： 针对数据稀缺或模型适应性问题，研究如何利用迁移学习将从模拟环境或相似任务中学到的知识迁移到实际的海面低空协同场景。探讨联邦学习在保护数据隐私的前提下，实现多个智能体之间的模型协同训练。 群体智能算法： 应用粒子群优化（Pso）、蚁群优化（AcO）等群体智能算法，解决多智能体路径规划、任务调度等优化问题。研究这些算法在分布式场景下的适用性和鲁棒性。 4. 鲁棒性与适应性设计 故障检测与容错控制： 研究智能体内部或通信链路的故障检测方法，并设计相应的容错控制策略，使得系统能够在部分智能体失效或通信中断时，依然能够完成关键任务，或以降级模式继续运行。 自适应协同： 探讨智能体如何根据实时的环境信息、其他智能体的状态以及任务需求，动态调整其行为和协同策略，以适应不断变化的海面低空环境。 安全保障： 考虑协同过程中的安全性问题，如防碰撞、防干扰、防劫持等，并设计相应的安全机制。 四、 应用前景与未来展望 本书所探讨的海面低空多智能体协同技术，在诸多领域展现出巨大的应用前景： 海洋环境监测与调查： 多智能体协同可以实现大范围、高精度的海洋环境监测，包括海况分析、污染物追踪、生物多样性调查等。 海上搜救与应急响应： 在海上事故发生时，多智能体协同可以快速、高效地覆盖搜救区域，提升搜救效率，最大程度地减少人员伤亡。 海洋资源开发与管理： 在海上油气勘探、渔业管理、海底管线巡检等领域，多智能体协同可以提高作业效率和安全性。 海洋军事应用： 在海洋侦察、预警、反潜、编队协同作战等方面，海面低空多智能体协同具有重要的战略价值。 展望未来，海面低空多智能体协同技术将继续朝着智能化、自主化、群体化方向发展。深度学习、认知科学、群体行为等领域的最新进展将进一步丰富和完善现有的协同理论与方法。本书的出版，旨在为这一激动人心的前沿领域的研究与发展奠定坚实的基础，激发更多创新性的研究思路和技术突破。 五、 结论 《海面低空协同：多智能体导航与任务调度的前沿探索》一书，系统地梳理了海面低空空间内多智能体协同任务优化的核心理论、关键技术以及面临的挑战。通过对建模、规划、调度、控制、学习及鲁棒性等方面的深入探讨，本书为读者提供了一个全面的视角，以理解和应对这一复杂而重要的科学问题。本书不仅是对现有研究成果的总结，更是对未来发展方向的引领，期待能为推动我国海面低空智能体协同技术的发展做出贡献。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名相当引人入胜，光是“临近海面空间”这几个字，就勾勒出一幅广阔而神秘的图景。我脑海中立即浮现出各种画面：湛蓝的海面在阳光下波光粼粼，海鸥在低空盘旋，偶尔还能瞥见水面下若隐若现的生物。而“多智能体协同任务优化”则注入了科技与智慧的元素，让人不禁联想到无人机群、水下机器人、或者甚至是某种未来感十足的海洋探测设备，它们如何在复杂的海洋环境中，通过精密的计算和协调，高效地完成预设的任务。想象一下，一群机器人潜入深海，采集数据，或是协同巡逻，监控非法捕捞，又或是参与海难搜救，争分夺秒。这种场景本身就充满了戏剧性和挑战性，能够激发读者无限的想象力。

评分☆☆☆☆☆

我对于这本书的阅读期待，很大程度上源于其研究的“多智能体协同”这一概念。在现实世界中，我们已经可以看到很多协同合作的例子，比如蚁群搬运食物，鸟群迁徙，甚至是人类社会中的团队协作。但将这种概念延伸到“临近海面空间”这样一个复杂且充满不确定性的环境中，则显得尤为困难。我非常好奇书中是如何设计这些“智能体”的，它们具备怎样的感知能力？在面临海流、风浪、能见度等不利因素时，它们又是如何进行信息交互和决策的？“优化”二字更是点睛之笔，意味着研究不仅仅停留在理论层面，更注重实际应用的效能提升。是否涉及到了某种新的算法？或是对现有算法进行了改良，使其更能适应海洋环境的特点？我期待能够看到一些具体的案例分析，能够直观地感受到这种协同优化所带来的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，给我一种既宏大又精妙的感觉。“临近海面空间”本身就包含着丰富的物理和环境维度，从水面到浅海，每个区域的特性都截然不同，而“多智能体协同任务优化”则像是一位精明的指挥官，调动着一群聪明的“士兵”。我好奇的是，这本书是否会详细介绍这些“智能体”的设计理念，比如它们的硬件配置、软件算法，以及它们之间如何建立一个高效的通信和决策机制？“优化”这个词，更是激发了我对效率和效益的想象，是否会通过数学模型，来证明这种协同方式相较于单体智能体或者非协同的群体，能够带来显著的性能提升？我期待书中能够深入浅出地解析其中的奥秘，让我能够领略到科技在海洋探索领域的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

“临近海面空间”这个地理范畴，本身就带有某种诗意和挑战。海面之上，我们有风、有浪，有阳光，有云层；海面之下，是未知的深度，是变幻莫测的水压，是幽暗的深海。而“多智能体协同任务优化”则仿佛是为这个充满未知和变数的领域注入了秩序和效率。我设想，书中可能探讨了如何在这样的环境中，构建一个既能适应动态变化，又能保证信息可靠传输的通信网络。多智能体之间的协作，不仅仅是简单的分工，更可能涉及到高级的博弈论、分布式控制理论，甚至是仿生学的启示。我希望能够从中窥探到，人类智慧如何借助科技的力量，去理解、去利用、去守护这片广袤的蓝色星球。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对前沿科技和未来发展抱有浓厚兴趣的读者，这本书的书名立刻抓住了我的眼球。“多智能体协同任务优化”听起来就充满了技术含量和创新性，预示着对复杂系统建模和控制的深入探讨。而“临近海面空间”这一限定条件，则为整个研究增添了一层独特的应用场景和现实意义。我忍不住去思考，这种技术是否可以应用于海洋环境监测、资源勘探、甚至是海底军事侦察等领域？书中是否会介绍一些前沿的算法模型，比如强化学习、联邦学习等，是如何被巧妙地应用于多智能体协同的？我尤其期待能够了解到，在面对真实世界的复杂干扰和不确定性时，这些智能体是如何保持高效和鲁棒的。