临近海面空间内多智能体协同任务优化 9787121329920 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
• 优化算法
• 临近海面空间
• 无人机
• 任务规划
• 路径规划
• 编队控制
• 海洋工程
• 人工智能

店铺： 广影图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121329920

商品编码：29636140425

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

售价：35.0元,便宜13.0元,折扣72

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

内容提要

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

目 录
目 录 I
图目录 I
表目录 I
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

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

序言

《分布式决策系统中的最优协同控制策略研究》 内容简介： 本书深入探讨了在分布式决策系统中，如何设计和实现最优的协同控制策略，以应对日益复杂的动态环境和多目标优化需求。书中重点关注如何有效协调多个独立智能体，使其在共同完成任务的同时，最大化整体性能指标，并最小化资源消耗或风险。 第一章 绪论 本章将引出分布式决策系统及其重要性。随着科技的发展，越来越多的系统由多个独立的决策单元组成，这些单元需要相互协作以达成整体目标。例如，无人机编队在执行侦察、搜索或攻击任务时，需要精确的协同控制来保持队形、避开障碍物并覆盖目标区域。智能电网中的多个发电机组和负荷需要实时协调，以保证供电的稳定性和经济性。自动驾驶汽车在车流中行驶时，需要与其他车辆进行信息交换和意图预测，以实现安全高效的通行。 然而，分布式决策系统也面临着诸多挑战。首先，系统信息的不完整性和不确定性是普遍存在的。每个智能体通常只能获取局部信息，并且传感器噪声、通信延迟或环境变化都可能导致信息的不准确。其次，智能体之间可能存在竞争性的目标，或者资源分配上的冲突，需要精妙的协调机制来平衡各方利益。再次，系统的规模和复杂性不断增加，传统的集中式控制方法难以应对，需要发展更具可扩展性和鲁棒性的分布式方法。最后，如何定义和衡量“最优”协同控制策略本身就是一个复杂的问题，需要根据具体应用场景来制定合适的评价指标。 本书的研究目标正是为了解决上述挑战，提出一系列创新的分布式协同控制理论和方法。我们将从基础理论出发，逐步深入到实际应用，为分布式决策系统的设计和优化提供理论指导和技术支撑。 第二章 分布式决策系统的建模 在设计协同控制策略之前，必须对分布式决策系统进行准确而有效的建模。本章将详细介绍构建此类模型所需的关键要素和常用方法。 首先，我们将阐述智能体的数学建模。这通常包括描述智能体运动学和动力学特性的方程，以及其感知能力和执行能力的模型。例如，对于无人机，可以采用多自由度刚体动力学模型来描述其姿态和位置变化；对于移动机器人，则可以考虑其轮式运动学模型。此外，智能体的状态空间表示，即其能够描述系统当前状况的一组变量，也是建模的重要组成部分。 其次，我们将深入探讨通信拓扑的设计。在分布式系统中，智能体之间的信息交换是协同的关键。通信拓扑定义了哪些智能体可以相互通信，以及通信的模式（例如，周期性通信、事件触发通信）。我们将分析不同通信拓扑对系统性能的影响，并介绍如何根据任务需求和系统约束来选择最优的通信拓扑，例如，全连接、环形连接、星形连接或更复杂的度量学习网络。 最后，我们将讨论环境模型的构建。环境可以被视为一个动态的、可能是不确定的外部因素，影响着智能体的行为和任务的完成。环境模型可以包括静态障碍物、动态障碍物、目标区域的特性，以及可能的扰动源。我们会介绍如何将环境信息集成到智能体的决策过程中，例如，通过使用占用栅格地图、概率地图或更复杂的环境预测模型。 第三章 协同任务的数学表达与优化目标 本章将聚焦于如何将复杂的协同任务转化为数学形式，并在此基础上提出清晰的优化目标。 首先，我们将定义协同任务的数学模型。这需要将任务分解为一系列子任务，并描述智能体之间如何通过完成这些子任务来共同达成整体目标。例如，在区域覆盖任务中，可以将区域划分为多个子区域，并分配给不同的智能体进行覆盖。在目标跟踪任务中，多个传感器需要协同工作，以更精确地估计目标的轨迹。我们会引入图论、博弈论等数学工具来描述任务的结构和智能体间的相互依赖关系。 其次，我们将探讨多元优化目标的设计。协同任务往往需要同时优化多个相互关联的指标。例如，在无人机编队任务中，可能需要同时最大化覆盖范围、最小化飞行时间、保持队形稳定，并避免碰撞。这些目标之间可能存在权衡关系，需要在设计控制策略时进行平衡。我们将介绍如何使用加权和、帕累托最优等概念来表征和处理多目标优化问题。 最后，我们将讨论如何将智能体的个体目标与整体任务目标进行整合。在某些情况下，每个智能体可能具有自己独立的行动偏好或局部最优解，而这些并不一定能导向全局最优。本章将介绍如何设计激励机制或协调规则，引导智能体在追求自身利益的同时，也能为整体任务的成功做出贡献。 第四章 分布式最优控制理论 本章将深入介绍分布式最优控制的核心理论，为设计智能体间的协同控制策略奠定理论基础。 首先，我们将回顾经典的集中式最优控制理论，例如庞特里亚金最小值原理和动态规划。这些理论为解决单智能体最优控制问题提供了强大的工具，但也面临着维度爆炸和信息集中化等问题，难以直接应用于分布式系统。 接下来，我们将重点介绍分布式最优控制的几种主要方法。其中，基于模型预测控制（MPC）的分布式方法将是重点。MPC通过在每个时间步预测未来一段时间的系统行为，并求解一个有限时域的优化问题来确定当前的控制输入。在分布式MPC中，我们将探讨如何将整体的MPC问题分解为多个智能体的局部MPC问题，并设计信息交换和迭代优化机制，使得这些局部解能够渐进收敛到全局最优解。 我们还将介绍基于强化学习的分布式协同控制。强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法。在分布式强化学习中，每个智能体可以独立学习其策略，并通过共享经验或利用通信机制来协调彼此的行为。本章将讨论如何设计适合分布式场景的强化学习算法，例如，多智能体深度强化学习。 此外，我们还会讨论基于机制设计和博弈论的分布式控制方法。这些方法侧重于通过设计智能体间的交互规则和激励机制，使得在遵循这些规则的情况下，智能体自身的理性行为能够自然地导向全局最优。 第五章 协同任务中的信息融合与共享 在分布式系统中，信息的不完整性和不确定性是协同控制面临的主要挑战。本章将深入研究信息融合与共享技术，以提高系统的感知能力和协同效率。 首先，我们将讨论各种信息融合的方法。这包括基于统计学的方法，如卡尔曼滤波及其变种（扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波），用于融合来自不同传感器或不同时间步的信息，以获得更准确的状态估计。我们还将介绍基于贝叶斯推理的方法，以及如何利用概率图模型来表示和融合不确定性信息。 其次，我们将重点研究信息共享的策略。在分布式系统中，并非所有信息都需要被所有智能体共享，因为过多的信息交换可能导致通信负担过重，甚至引入不必要的延迟。本章将探讨最优的信息共享策略，例如，仅共享必要的、有价值的信息。我们将介绍基于事件触发通信的机制，即只有当信息发生显著变化或需要时才进行通信，从而大大减少通信量。 此外，我们还将研究如何处理传感器噪声、通信延迟和信息丢失等不确定性因素对信息融合和共享的影响。例如，可以采用鲁棒的信息融合算法，或者设计具有容错能力的通信协议。 第六章 鲁棒性与安全性设计 在实际应用中，分布式协同控制系统必须具备鲁棒性，能够应对外部扰动和内部故障，并保证系统的安全性。本章将重点探讨鲁棒性与安全性设计方面的关键问题。 首先，我们将分析系统可能面临的各种扰动和故障。这包括传感器噪声、执行器故障、通信中断、环境变化以及其他智能体的异常行为。我们将介绍如何建立数学模型来描述这些扰动和故障。 其次，我们将研究设计鲁棒的协同控制策略。这包括使用鲁棒控制理论，如H∞控制、滑模控制等，来设计能够抵抗一定范围内扰动的控制器。我们还将探讨如何通过在线参数估计或自适应控制等方法，使系统能够实时调整其控制参数以应对变化的环境。 再次，我们将关注系统的安全性问题。这可能包括避免碰撞、维持安全距离、防止系统进入危险状态等。我们将介绍如何将安全性约束集成到优化问题中，或者设计专门的安全监视和干预机制。例如，可以采用基于不确定性的模型预测控制，或者基于安全集的概念来设计控制器。 最后，我们还将讨论如何评估和验证系统的鲁棒性和安全性，例如，通过仿真实验、半实物仿真以及在实际场景中的测试。 第七章 应用案例分析 本章将通过具体的应用案例，展示本书所介绍的理论和方法在实际问题中的应用效果。 7.1 无人机编队协同侦察 我们将以无人机编队协同执行大范围区域侦察任务为例。任务要求无人机编队以最优的路径覆盖预设区域，同时保持队形稳定，最大化侦察效率，并最小化飞行时间和能耗。本节将详细介绍如何应用分布式MPC和信息融合技术来设计无人机编队的协同控制策略，包括通信拓扑的设计、路径规划的优化以及突发情况下的避障策略。 7.2 智能电网的分布式能源调度 我们将分析智能电网中多个分布式能源（如太阳能、风能）以及储能系统之间的协同调度问题。目标是在满足负荷需求的同时，最小化发电成本，最大化可再生能源利用率，并保证电网的稳定运行。本节将探讨如何利用基于博弈论和机制设计的分布式优化方法，以及强化学习技术来协调这些分布式能源单元的运行。 7.3 多机器人协同抓取与搬运 本节将关注多机器人协同执行抓取和搬运任务。例如，在仓库自动化或复杂装配场景中，多个机器人需要协同配合，以高效、安全地抓取和搬运大型或形状复杂的物体。我们将分析如何设计机器人之间的协调机制，例如，任务分配、力控制和轨迹规划的协同，以实现最优的抓取和搬运效果。 第八章 结论与未来展望 本章将总结本书的主要研究成果，并对分布式协同控制领域的未来发展方向进行展望。 我们将回顾本书在分布式决策系统建模、协同任务表达、分布式最优控制理论、信息融合与共享、鲁棒性与安全性设计以及应用案例分析等方面的主要贡献。 最后，我们将探讨该领域尚未解决的关键问题和潜在的研究热点。这可能包括：如何设计更具可扩展性和自适应性的分布式控制算法，如何应对更复杂的非线性系统和强耦合的交互，如何实现人工智能与分布式控制的深度融合，以及如何将分布式协同控制技术应用于更广泛的实际场景，如智慧城市、智能交通、太空探索等。 本书旨在为研究人员、工程师和学生提供一个全面而深入的分布式协同控制理论和方法体系，并激发未来在该领域的进一步探索和创新。

评分☆☆☆☆☆

我以一个系统架构师的角度来审视这本书，发现它提供了非常扎实的方法论基础。在当前所有行业都在追求“智能化”、“自主化”的背景下，如何将分散的硬件资源整合成一个高效、可靠的作业集群，是架构师们面临的永恒挑战。这本书的价值在于，它提供了一套从底层通信协议到上层任务分配算法的完整设计蓝图。特别是对于“异构多智能体”的协同问题，这本书的处理方式非常成熟。它没有试图让所有智能体都使用同一套控制逻辑，而是根据不同载体（如水面艇、水下AUV、固定传感器）的物理特性和计算能力，设计了适应性的协同策略。这种“因材施教”的优化思路，大大提升了系统在现实部署中的可行性。书中还对现有主流的优化框架（如遗传算法、粒子群优化等）在海洋环境下的局限性做了批判性的分析，这比单纯的算法介绍要深刻得多。它引导读者思考：我们用的工具是否真的适合解决手头的问题？这种审视和反思的能力，对于提升工程人员的思维高度是至关重要的。读完这本书，我感觉自己对下一代海洋智能系统的设计有了更清晰、更具前瞻性的认识。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的兴趣点主要集中在它对“优化”这一核心概念的处理上。坦白说，市面上涉及优化算法的书籍汗牛充栋，但很多都陷入了算法本身的细节泥潭，往往忽略了优化目标在真实世界中的动态性和不确定性。这本书的独到之处在于，它非常深刻地探讨了在“临近海面”这一特定、动态且约束极多的环境下，如何定义一个有效的优化目标函数。作者并没有满足于经典的最小化时间或最大化覆盖率这些单一指标，而是构建了一个多目标、非线性的评估体系，将环境的不可预测性（比如突发洋流变化、电磁干扰等）也纳入了考量。我记得其中有一个章节专门讨论了基于博弈论思想的分布式决策机制，这简直是点睛之笔。它不再假定所有智能体都是完全服从中央调度的“机器”，而是赋予了它们一定程度的自主权和策略选择空间，这使得系统在面对局部故障或信息阻塞时，展现出了惊人的鲁棒性。阅读这段时，我甚至产生了一种“原来智能体可以这样思考”的顿悟感。语言风格上，作者保持了一种严谨的学术风范，但又不失条理，大量的图表和流程图辅助理解，对于需要深入研究这一领域的读者来说，绝对是宝贵的工具书。它迫使你跳出线性的优化思维框架，去拥抱复杂系统的本质。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到震撼的是其对未来趋势的洞察力。它不仅仅是总结了现有技术，更是在积极地预测和引导未来的研究方向。作者在收尾部分，对“量子计算在多智能体协同优化中的潜在应用”进行了大胆的构想，虽然目前看来还很科幻，但这种对边界的探索精神，正是推动技术进步的源动力。阅读体验上，虽然内容深度很高，但作者的笔触却非常富有激情，尤其是在描述那些成功实现复杂协同任务的案例时，那种“人类智慧的胜利”的自豪感几乎要穿透纸面。这使得原本可能枯燥的学术探讨，变得富有戏剧张力。这本书更像是一份邀请函，邀请所有对海洋科技、人工智能交叉领域感兴趣的人，共同参与到这场构建未来智能系统的宏伟工程中来。它对于启发初入此领域的研究生具有不可估量的价值，因为它不仅教会了“如何做”，更重要的是教会了“为什么这么做”以及“未来还能怎么做”。总的来说，这是一本立意高远、论证严密、极具启发性和前瞻性的重要著作，绝对是该领域内值得收藏的里程碑式的作品。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量和排版设计给我留下了极佳的印象。在信息爆炸的时代，一本技术专著能够做到如此精良的呈现，实属不易。纸张的质感很好，即使是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳，这一点对于需要啃读深奥内容的读者来说至关重要。更值得称赞的是其内容组织结构，它就像一个精心铺设的迷宫，每走一步都有新的发现，但始终有清晰的导向标志。它没有采用传统教科书那种教科书式的章节划分，而是根据应用场景进行了模块化编排。比如，一个模块是关于“水下声学通信网络下的信息冗余最小化”，另一个模块则聚焦于“多无人机协同路径规划中的避障策略”。这种以问题为导向的结构，让读者可以根据自己的兴趣点快速定位，提高了学习的针对性和效率。我个人对其中关于“人机交互界面”的设计讨论尤为感兴趣，作者提出，对于这类高度自动化的系统，如何设计一个既能实时监控全局态势，又不至于信息过载的操作界面，是一个必须解决的实际难题。书中给出的几套设计原型，体现了对用户体验的深度关怀，这在我阅读的同类书籍中是很少见到的，通常这类书只关注“机器”，而忽略了“人”的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真的非常吸引人，那种深邃的蓝色调，加上一些未来感的线条，让人不禁联想到浩瀚的海洋和高精尖的技术。我拿到手的时候，第一感觉就是“专业”。不过，我得坦白说，我本来对接的期望是那种更偏向理论、偏重数学模型的书籍，毕竟书名听起来就很硬核。然而，翻开第一章我就发现，作者的叙事方式非常平易近人，没有一上来就抛出复杂的公式，而是通过一系列非常贴近实际的场景来引入问题。比如，他们详细描述了一个海洋观测无人机集群如何在复杂水文条件下，通过相互通信与协作，高效地完成大范围环境监测任务的。这个过程的描述，逻辑清晰，层层递进，让我这个非专业人士也能大致把握住“多智能体协同”的核心思想——即分散的个体如何通过局部信息交互实现全局最优目标。书中对“空间内”这个概念的解读也很有新意，它不仅仅指物理的三维空间，更包含了时间维度和信息交互的拓扑空间。这种多维度的思考，使得整本书的立意拔高了不少。我特别欣赏作者在介绍基础算法时，总会穿插一些实际工程上的考量，比如能源限制、通信延迟对协同效率的影响，这些细节处理得非常到位，显示了作者深厚的实践经验。整体而言，这是一本将前沿理论与工程实践巧妙结合的佳作，阅读体验远超我的预期。