临近海面空间内多智能体协同任务优化 9787121329920 电子工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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崔亚妮 著

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• 多智能体系统
• 协同控制
• 优化算法
• 临近海面空间
• 无人系统
• 任务规划
• 电子工业出版社
• 9787121329920
• 海洋工程
• 人工智能

店铺： 花晨月夕图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121329920

商品编码：29635557906

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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目 录
目 录 I
图目录 I
表目录 I
第1章 临近海面空间多智能体协同技术 1
1．1 海洋智能装备应用前景 1
1．2 多智能体协同技术研究进展 3
1．2．1 海洋智能装备 3
1．2．2 多智能体协同任务规划 6
1．2．3 多智能体通信组网优化 12
1．3 临近海面空间内多智能体协同关键问题 13
1．4 本书主要内容 16
1．4．1 海上多智能体编队编成 16
1．4．2 海上多智能体通信网络拓扑优化控制 16
1．4．3 基于时间窗口机制的集中式任务规划 17
1．4．4 基于任务一致性的分布式任务规划 17
1．5 本书组织结构 18
第2章 无人水面艇技术 20
2．1 引言 20
2．2 早期USV的应用 20
2．3 现代USV的原型-猫头鹰系列 23
2．4 现代USV技术发展 25
2．4．1 军用USV技术发展 25
2．4．2 民用USV技术发展 37
2．5 本章小结 42
第3章 海上多智能体编队编成 43
3．1 引言 43
3．2 编队编成问题描述 43
3．2．1 编队编成基本原则 43
3．2．2 编队编成问题描述 44
3．3 海上多智能体编队编成模型 44
3．3．1 编队任务执行效能 44
3．3．2 编队编成模型 47
3．4 基于DNBPSO的海上多智能体编队编成算法 48
3．4．1 粒子群优化算法描述 48
3．4．2 DNBPSO算法描述 51
3．4．3 基于DNBPSO的海上多智能体编队编成算法描述 53
3．4．4 基于DNBPSO的海上多智能体编队编成算法实现 55
3．5 仿真实验与分析 56
3．5．1 实验环境与条件假设 56
3．5．2 仿真实验与结果分析 58
3．6 本章小结 60
第4章 海上多智能体通信网络拓扑优化控制 61
4．1 引言 61
4．2 海上无线电波传播模型 61
4．2．1 海上无线电波传播环境 62
4．2．2 海上无线电波传播损耗预测模型 62
4．3 网络拓扑优化控制模型 65
4．3．1 链路通信质量模型 66
4．3．2 网络连接收益模型 66
4．3．3 网络连接成本模型 67
4．4 基于DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法 68
4．4．1 基于DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法描述 68
4．4．2 基于DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法实现 70
4．5 基于EM-DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法 72
4．5．1 基于EM-DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法描述 72
4．5．2 基于EM-DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法实现 74
4．5．3 基于EM-DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法复杂度分析 76
4．6 仿真实验与分析 77
4．6．1 实验环境与条件假设 77
4．6．2 仿真实验与结果分析 78
4．7 本章小结 81
第5章 海上多智能体协同打击时敏目标集中式任务规划 82
5．1 引言 82
5．2 协同打击时敏目标问题描述 82
5．3 协同打击时敏目标集中式任务规划算法 83
5．3．1 集中式任务分配 83
5．3．2 在线路径规划 87
5．3．3 集中式任务规划算法实现 89
5．4 仿真实验与分析 91
5．4．1 实验环境与条件假设 91
5．4．2 仿真与分析 92
5．5 本章小结 97
第6章 海上多智能体协同目标跟踪分布式任务规划 98
6．1 引言 98
6．2 协同目标跟踪问题描述 99
6．2．1 通信决策 99
6．2．2 动态任务分配 100
6．2．3 跟踪路径规划 100
6．3 通信决策机制 100
6．4 协同目标跟踪分布式任务规划算法 101
6．4．1 分布式动态任务分配 101
6．4．2 跟踪路径在线规划 104
6．4．3 分布式任务规划算法实现 105
6．5 仿真实验与分析 107
6．5．1 实验环境与条件假设 107
6．5．2 仿真与分析 107
6．6 本章小结 115
参考文献 117

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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《海上传奇：浪涛之上，协作致胜》 序曲：海天之间，无尽的挑战与机遇 辽阔无垠的大海，自古以来便是人类探索、征服与协作的舞台。从远古的航海探险到现代的海上军事部署，再到如今蓬勃发展的海洋经济，无一不展现着人类智慧在浩瀚蓝色疆域上的闪耀。然而，海洋环境的复杂多变、资源的日益珍贵以及国家安全的战略需求，使得在海面及近海区域执行各类任务变得愈发艰巨。无论是搜救遇险船只、监测非法捕捞、保护海洋环境，还是进行水下勘探、建设海上设施，单打独斗往往难以应对瞬息万变的局面，效率低下且风险倍增。 正是在这样的背景下，一种全新的解决方案应运而生——多智能体的协同。想象一下，一群装备精良、各具特长、又彼此默契的无人机、无人艇、水下机器人，如何在复杂的海况下，协同作战，高效完成一项项看似不可能的任务。它们不是孤军奋战的个体，而是组成了一个智慧的整体，如同交响乐团中的乐手，精准配合，奏响胜利的乐章。 第一章：为何需要协同？——黎明前的曙光，智慧的集合 传统的海洋任务执行模式，往往依赖于少数大型、昂贵的平台，或者大量独立运作的舰船。这种模式存在着明显的弊端： 资源限制与成本高昂： 部署和维护大型海洋平台成本极高，且一次性部署的能力有限，难以覆盖广阔的海域。 单点故障风险： 关键任务若依赖于单一平台，一旦发生故障，可能导致任务失败，甚至引发严重后果。 响应速度慢： 面对突发事件，传统平台的调动和部署需要较长时间，错失最佳的干预时机。 环境适应性差： 复杂多变的海况、恶劣天气等因素，极大地限制了单一平台的作业能力。 信息孤岛与协同困难： 各平台独立运作，信息共享不畅，难以形成全局态势感知和有效的协同指挥。 多智能体协同的出现，正是为了克服这些挑战。它通过引入多个具有一定自主性、通信能力和协同逻辑的智能体，例如： 空中无人机（UAVs）： 具备广域侦察、快速响应、目标识别、信息中继等能力，能够提供全景视野。 水面无人艇（USVs）： 能够执行搜寻、监测、通信节点、采样等任务，是海上作业的灵活平台。 水下机器人（AUVs/ROVs）： 适用于水下探测、勘测、作业，能够深入人类难以触及的海底世界。 传感器节点： 部署在海面或水下，用于实时监测环境参数、收集数据。 这些不同类型的智能体，通过网络互联，共享信息，分配任务，形成一个高效、鲁棒、智能的作战或作业体系。它们能够： 扩大覆盖范围与提高作业效率： 多个智能体可以同时作业，协同执行搜索、监测、巡逻等任务，大大提升了效率和覆盖范围。 增强鲁棒性与容错性： 即使部分智能体失效，其余智能体仍能继续执行任务，保证了任务的连续性和成功率。 降低作战/作业成本： 相较于大型有人平台，无人智能体的部署和运行成本更低。 实现更精细化的任务执行： 不同类型的智能体可以发挥各自优势，协同完成复杂精细的任务，例如，无人机进行初步侦察，无人艇进行近距离确认，水下机器人进行精细勘测。 提升态势感知能力： 通过信息融合，能够建立更全面、更准确的海域态势感知，为决策提供有力支持。 第二章：协同的奥秘——算法的编织，智能的脉络 多智能体协同并非简单的“人多力量大”，其核心在于“协同”二字。要实现高效的协同，离不开精密的算法设计与先进的智能技术。这其中涉及一系列关键问题： 任务分配（Task Allocation）： 如何将一个复杂的大任务，合理地分配给不同的智能体，使其能够在各自的能力范围内，高效完成分配到的子任务？这需要考虑智能体的能力、任务的优先级、当前的任务状态以及可能的资源约束。例如，一个搜救任务，可能需要无人机率先搜索大范围区域，发现疑似目标后再指派更接近的无人艇前去确认。 路径规划（Path Planning）： 如何规划每个智能体的最优运动轨迹，使其在避开障碍物、遵守交通规则、节省能源、减少冲突的同时，能够快速、有效地到达目标区域或完成巡逻路线？对于多智能体系统，还需要考虑智能体之间的路径避让与协同，避免“堵车”现象。 编队控制（Formation Control）： 如何让多个智能体保持特定的相对位置和姿态，形成稳定的编队，以实现协同侦察、协同攻击、协同作业等目的？编队控制不仅要求个体智能体稳定，更要保证整个编队在动态环境中的协同一致。 通信与信息融合（Communication and Information Fusion）： 智能体之间需要有效的通信机制来交换信息、协调行动。如何设计鲁棒的通信协议，保证信息在高损耗、低带宽的海上环境中可靠传输？如何将来自不同智能体、不同传感器的数据进行有效融合，形成统一、准确的态势感知？ 决策与学习（Decision Making and Learning）： 在复杂多变的海洋环境中，智能体需要具备一定的自主决策能力。如何让智能体根据实时感知到的信息，自主选择最佳的行动策略？通过机器学习等技术，使智能体能够从经验中学习，不断优化其协同行为，适应新的环境和任务需求。 行为协调（Behavior Coordination）： 如何设计一套规则或算法，来协调多个智能体的行为，确保它们能够相互配合，避免干扰，最大化整体效能？例如，当两个智能体需要通过狭窄水道时，需要有机制来决定谁先通过，谁后通过。 容错与重构（Fault Tolerance and Reconfiguration）： 在海洋环境中，智能体可能面临失效、通信中断等问题。如何设计系统，使其在部分智能体失效的情况下，能够自动进行任务重构，调整协同策略，保证任务的完成？ 这些问题的解决，往往需要借鉴运筹学、控制理论、人工智能、通信工程等多个学科的知识，构建出能够应对复杂海洋环境的多智能体协同系统。 第三章：应用前景——蓝色经济的引擎，安全屏障的守护者 多智能体协同技术在海面及近海空间的广泛应用，将为蓝色经济的发展注入新的活力，并成为国家安全的重要屏障： 海洋资源勘探与开发： 海底地形测绘与地质勘探： 大量水下机器人协同作业，可以快速、高效地完成大范围的海底地形测绘和地质勘探，为油气、矿产资源的开发提供精确数据。 海洋生物资源监测： 无人艇搭载传感器，配合无人机进行海面监测，以及水下机器人进行水下摄像，能够实时监测海洋生物种群数量、分布情况，为渔业管理和可持续发展提供科学依据。 海上风电场及其他能源设施建设： 多智能体系统可以协同完成选址评估、海底地质勘探、平台安装、定期维护等一系列复杂任务，降低施工风险，提高效率。 海洋环境监测与保护： 污染源追踪与监测： 部署一系列传感器节点和监测平台，协同追踪和监测海上石油泄漏、化学品泄露等污染事件，及时预警并采取应对措施。 海洋生态环境评估： 协同进行水质、温度、盐度、溶解氧等参数的长期监测，评估海洋生态系统的健康状况，为环境保护政策的制定提供数据支持。 海洋垃圾清理： 利用无人机和无人艇协同识别和搜集海面漂浮的海洋垃圾，实现更高效、更环保的海洋垃圾清理。 海上安全与应急响应： 搜救遇险船只与人员： 在发生海难事故时，多智能体系统可以快速出动，协同进行大范围的搜索，无人机提供高空视野，无人艇进行近距离搜索，搜救犬或水下机器人协助定位遇险人员，大大提高搜救效率，挽救更多生命。 海上巡逻与反恐： 协同进行海上边界巡逻、重点区域监控，识别和拦截非法活动，例如走私、偷渡、非法捕捞等，提升海上安全管理水平。 应急通信保障： 在自然灾害（如台风、海啸）导致通信中断时，部署无人机和无人艇作为临时的通信节点，建立临时通信网络，保障应急通信的畅通。 海上交通管理与智慧港口： 航道监测与维护： 协同监测航道的深度、水流等信息，及时发现并报告潜在的危险，保障海上交通安全。 港口智能管理： 无人机和无人艇可以协同进行港口区域的巡逻、船舶进出的引导、危险品检查等任务，提升港口运营效率和安全性。 尾声：展望未来，蓝色疆域的无限可能 海面及近海空间，是一个充满挑战与机遇的领域。多智能体协同技术，正以前所未有的力量，解锁着这片蓝色疆域的无限可能。它不仅是技术的革新，更是思维模式的转变——从个体作战到群体协作，从被动应对到主动智能。随着技术的不断成熟和应用场景的持续拓展，我们有理由相信，在不久的将来，由先进的多智能体协同系统构成的“蓝色舰队”，将成为守护海洋安全、驱动蓝色经济发展、拓展人类活动边界的强大力量。它们将如同智慧的精灵，在浪涛之上，书写着属于未来的海洋传奇。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对这类偏重于系统优化和控制理论的书籍通常抱持着一丝敬畏，担心内容过于晦涩。然而，这本书在对复杂数学模型的展示上，采取了一种渐进式的讲解方式。它不像某些著作那样，上来就抛出满页的矩阵运算，而是先用直观的文字描述其物理意义和数学目标，然后再逐步引入符号表达。这种“先知其意，后解其形”的编排，极大地降低了阅读门槛。我发现自己能够相对轻松地跟上作者的思路，即使在涉及高阶随机微分方程的部分，作者也通过增加大量的脚注来提供必要的背景知识补充。这表明作者对读者的学习曲线考虑得非常周到，体现出一种高度的教学智慧，使得这本书不仅是研究的参考，更是一部优秀的自学教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和广度着实令人印象深刻。我花了好几天时间才啃完前三章，发现作者在基础理论的构建上非常扎实，丝毫没有为了追求新颖而牺牲严谨性。特别是它对“分布式优化算法在非合作环境下的鲁棒性分析”那一节的论述，简直是教科书级别的。作者不仅清晰地阐述了经典算法的局限性，还引入了几种前沿的博弈论模型来剖析多智能体间的动态交互过程，逻辑链条环环相扣，推导过程详略得当。对于我这种偏向应用层的研究者来说，这种从底层原理到高级模型的系统梳理，无疑是一座宝库。它没有那种为了凑字数而堆砌概念的通病，每一段文字似乎都承载着实质性的知识密度，读完之后感觉思维都被拓宽了不少，仿佛打通了困扰我许久的某条技术瓶颈。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计确实很吸引人，封面那一抹深邃的蓝色，让人联想到广阔无垠的大海，与书名中的“海面空间”形成了很好的视觉呼应。我是在一个科技书展上偶然翻到的，当时就被它的排版风格吸引了。内页的纸张质量上乘，阅读起来非常舒适，即使长时间盯着那些复杂的公式和图表也不会感到眼睛疲劳。而且，书中的插图和示意图绘制得非常精细，那些关于多智能体网络拓扑结构的图示，线条流畅，层次分明，对于理解抽象的协同机制帮助极大。看得出来，出版社在细节处理上是下了真功夫的，这让一本偏向硬核技术的书籍，在物理触感上都提升了一个档次。从这个角度来说，它完全可以作为一本精装的专业参考书来收藏。我尤其欣赏它在章节分隔处留白的艺术处理，那种呼吸感让阅读节奏更加自由舒缓。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格呈现出一种冷静而克制的学术气质，但同时又蕴含着一种引导读者深入探索的内在热情。行文流畅，术语的引入和解释都恰到好处，避免了晦涩难懂的“学术腔”。我尤其欣赏作者在总结章节时所使用的对比手法，他总能用一种清晰的框架将前文复杂的论证脉络重新梳理一遍，让人豁然开朗。例如，在对比“集中式控制”与“去中心化协同”的优劣时，那种鞭辟入里的分析，使读者能够迅速把握不同范式的核心差异和适用边界。对于初次接触这一领域的新手来说，这本书提供了极佳的入门路径，但对于资深专家而言，其中提及的某些新颖的优化目标函数和约束条件设定，也足够引发深入的思考和批判性讨论，它成功地在“科普性”和“专业性”之间找到了一个绝佳的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

最让我感到惊喜的是，作者在探讨实际应用场景时，展现出了极强的工程思维。书里讨论的几个案例，比如海上无人船队的编队、水下探测器的协同路径规划等，都非常贴近当前科研和工业界的热点需求。书中不仅停留在理论推演，还穿插了一些基于仿真环境的性能评估结果，那些关于收敛速度、资源消耗的量化数据，对于评估不同算法的实际效能至关重要。我特别注意到了其中关于通信延迟对协同效率影响的敏感性分析，这在实际的海洋环境中是无法避免的挑战。作者的处理方式非常务实，没有回避复杂性，而是提出了针对性的容错机制设计思路，这使得这本书的实用价值远超一般纯理论专著的范畴，更像是一本兼具理论深度与工程指导意义的工具书。