臨近海麵空間內多智能體協同任務優化 9787121329920 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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崔亞妮 著

圖書標籤:

• 多智能體係統
• 協同控製
• 優化算法
• 臨近海麵空間
• 無人機
• 任務規劃
• 路徑規劃
• 編隊控製
• 海洋工程
• 人工智能

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121329920

商品編碼：29636140425

包裝：平裝

齣版時間：2017-11-01

基本信息

書名:臨近海麵空間內多智能體協同任務優化

定價：48.00元

售價：35.0元,便宜13.0元,摺扣72

作者:崔亞妮

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2017-11-01

ISBN：9787121329920

字數：

頁碼：164

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

形成海洋區域信息化、精細化、立體化管理，提高我國海洋安全保障、應急處置、環境監測和海上智能化作業能力，是實現海上絲綢之路經濟繁榮穩定的重要保障，是我國建設成為海洋強國，提升負責任大國形象的強大助力。本書是編者在多年從事多智能體協同控製和海洋通信技術研究基礎上整理而成，重點介紹瞭臨近海麵空間內多智能體通信組網優化方法以及臨近海麵空間內多智能體協同任務規劃方法，為相關領域研究者提供理論指導。

目錄

目 錄
目 錄 I
圖目錄 I
錶目錄 I
章 臨近海麵空間多智能體協同技術 1
1．1 海洋智能裝備應用前景 1
1．2 多智能體協同技術研究進展 3
1．2．1 海洋智能裝備 3
1．2．2 多智能體協同任務規劃 6
1．2．3 多智能體通信組網優化 12
1．3 臨近海麵空間內多智能體協同關鍵問題 13
1．4 本書主要內容 16
1．4．1 海上多智能體編隊編成 16
1．4．2 海上多智能體通信網絡拓撲優化控製 16
1．4．3 基於時間窗口機製的集中式任務規劃 17
1．4．4 基於任務一緻性的分布式任務規劃 17
1．5 本書組織結構 18
第2章 無人水麵艇技術 20
2．1 引言 20
2．2 早期USV的應用 20
2．3 現代USV的原型-貓頭鷹係列 23
2．4 現代USV技術發展 25
2．4．1 軍用USV技術發展 25
2．4．2 民用USV技術發展 37
2．5 本章小結 42
第3章 海上多智能體編隊編成 43
3．1 引言 43
3．2 編隊編成問題描述 43
3．2．1 編隊編成基本原則 43
3．2．2 編隊編成問題描述 44
3．3 海上多智能體編隊編成模型 44
3．3．1 編隊任務執行效能 44
3．3．2 編隊編成模型 47
3．4 基於DNBPSO的海上多智能體編隊編成算法 48
3．4．1 粒子群優化算法描述 48
3．4．2 DNBPSO算法描述 51
3．4．3 基於DNBPSO的海上多智能體編隊編成算法描述 53
3．4．4 基於DNBPSO的海上多智能體編隊編成算法實現 55
3．5 仿真實驗與分析 56
3．5．1 實驗環境與條件假設 56
3．5．2 仿真實驗與結果分析 58
3．6 本章小結 60
第4章 海上多智能體通信網絡拓撲優化控製 61
4．1 引言 61
4．2 海上無綫電波傳播模型 61
4．2．1 海上無綫電波傳播環境 62
4．2．2 海上無綫電波傳播損耗預測模型 62
4．3 網絡拓撲優化控製模型 65
4．3．1 鏈路通信質量模型 66
4．3．2 網絡連接收益模型 66
4．3．3 網絡連接成本模型 67
4．4 基於DPSO的海上多智能體通信網絡拓撲優化控製算法 68
4．4．1 基於DPSO的海上多智能體通信網絡拓撲優化控製算法描述 68
4．4．2 基於DPSO的海上多智能體通信網絡拓撲優化控製算法實現 70
4．5 基於EM-DPSO的海上多智能體通信網絡拓撲優化控製算法 72
4．5．1 基於EM-DPSO的海上多智能體通信網絡拓撲優化控製算法描述 72
4．5．2 基於EM-DPSO的海上多智能體通信網絡拓撲優化控製算法實現 74
4．5．3 基於EM-DPSO的海上多智能體通信網絡拓撲優化控製算法復雜度分析 76
4．6 仿真實驗與分析 77
4．6．1 實驗環境與條件假設 77
4．6．2 仿真實驗與結果分析 78
4．7 本章小結 81
第5章 海上多智能體協同打擊時敏目標集中式任務規劃 82
5．1 引言 82
5．2 協同打擊時敏目標問題描述 82
5．3 協同打擊時敏目標集中式任務規劃算法 83
5．3．1 集中式任務分配 83
5．3．2 在綫路徑規劃 87
5．3．3 集中式任務規劃算法實現 89
5．4 仿真實驗與分析 91
5．4．1 實驗環境與條件假設 91
5．4．2 仿真與分析 92
5．5 本章小結 97
第6章 海上多智能體協同目標跟蹤分布式任務規劃 98
6．1 引言 98
6．2 協同目標跟蹤問題描述 99
6．2．1 通信決策 99
6．2．2 動態任務分配 100
6．2．3 跟蹤路徑規劃 100
6．3 通信決策機製 100
6．4 協同目標跟蹤分布式任務規劃算法 101
6．4．1 分布式動態任務分配 101
6．4．2 跟蹤路徑在綫規劃 104
6．4．3 分布式任務規劃算法實現 105
6．5 仿真實驗與分析 107
6．5．1 實驗環境與條件假設 107
6．5．2 仿真與分析 107
6．6 本章小結 115
參考文獻 117

作者介紹

任佳簡介：男 漢族 34歲，中員。海南大學副教授，博士生導師。長期在電子與通信工程領域從事教學和科研工作。主要研究方嚮包括人工智能技術和海洋通信技術。研究成果獲得海南省科技進步二等奬1次，發錶論文25篇，SCI/EI索引16篇，齣版專著2部，申報國傢發明10項，軟件著作權4項。目前承擔國傢科技閤作專項1項、國傢自然科學基金2項。

文摘

序言

《分布式決策係統中的最優協同控製策略研究》 內容簡介： 本書深入探討瞭在分布式決策係統中，如何設計和實現最優的協同控製策略，以應對日益復雜的動態環境和多目標優化需求。書中重點關注如何有效協調多個獨立智能體，使其在共同完成任務的同時，最大化整體性能指標，並最小化資源消耗或風險。 第一章 緒論 本章將引齣分布式決策係統及其重要性。隨著科技的發展，越來越多的係統由多個獨立的決策單元組成，這些單元需要相互協作以達成整體目標。例如，無人機編隊在執行偵察、搜索或攻擊任務時，需要精確的協同控製來保持隊形、避開障礙物並覆蓋目標區域。智能電網中的多個發電機組和負荷需要實時協調，以保證供電的穩定性和經濟性。自動駕駛汽車在車流中行駛時，需要與其他車輛進行信息交換和意圖預測，以實現安全高效的通行。 然而，分布式決策係統也麵臨著諸多挑戰。首先，係統信息的不完整性和不確定性是普遍存在的。每個智能體通常隻能獲取局部信息，並且傳感器噪聲、通信延遲或環境變化都可能導緻信息的不準確。其次，智能體之間可能存在競爭性的目標，或者資源分配上的衝突，需要精妙的協調機製來平衡各方利益。再次，係統的規模和復雜性不斷增加，傳統的集中式控製方法難以應對，需要發展更具可擴展性和魯棒性的分布式方法。最後，如何定義和衡量“最優”協同控製策略本身就是一個復雜的問題，需要根據具體應用場景來製定閤適的評價指標。 本書的研究目標正是為瞭解決上述挑戰，提齣一係列創新的分布式協同控製理論和方法。我們將從基礎理論齣發，逐步深入到實際應用，為分布式決策係統的設計和優化提供理論指導和技術支撐。 第二章 分布式決策係統的建模 在設計協同控製策略之前，必須對分布式決策係統進行準確而有效的建模。本章將詳細介紹構建此類模型所需的關鍵要素和常用方法。 首先，我們將闡述智能體的數學建模。這通常包括描述智能體運動學和動力學特性的方程，以及其感知能力和執行能力的模型。例如，對於無人機，可以采用多自由度剛體動力學模型來描述其姿態和位置變化；對於移動機器人，則可以考慮其輪式運動學模型。此外，智能體的狀態空間錶示，即其能夠描述係統當前狀況的一組變量，也是建模的重要組成部分。 其次，我們將深入探討通信拓撲的設計。在分布式係統中，智能體之間的信息交換是協同的關鍵。通信拓撲定義瞭哪些智能體可以相互通信，以及通信的模式（例如，周期性通信、事件觸發通信）。我們將分析不同通信拓撲對係統性能的影響，並介紹如何根據任務需求和係統約束來選擇最優的通信拓撲，例如，全連接、環形連接、星形連接或更復雜的度量學習網絡。 最後，我們將討論環境模型的構建。環境可以被視為一個動態的、可能是不確定的外部因素，影響著智能體的行為和任務的完成。環境模型可以包括靜態障礙物、動態障礙物、目標區域的特性，以及可能的擾動源。我們會介紹如何將環境信息集成到智能體的決策過程中，例如，通過使用占用柵格地圖、概率地圖或更復雜的環境預測模型。 第三章 協同任務的數學錶達與優化目標 本章將聚焦於如何將復雜的協同任務轉化為數學形式，並在此基礎上提齣清晰的優化目標。 首先，我們將定義協同任務的數學模型。這需要將任務分解為一係列子任務，並描述智能體之間如何通過完成這些子任務來共同達成整體目標。例如，在區域覆蓋任務中，可以將區域劃分為多個子區域，並分配給不同的智能體進行覆蓋。在目標跟蹤任務中，多個傳感器需要協同工作，以更精確地估計目標的軌跡。我們會引入圖論、博弈論等數學工具來描述任務的結構和智能體間的相互依賴關係。 其次，我們將探討多元優化目標的設計。協同任務往往需要同時優化多個相互關聯的指標。例如，在無人機編隊任務中，可能需要同時最大化覆蓋範圍、最小化飛行時間、保持隊形穩定，並避免碰撞。這些目標之間可能存在權衡關係，需要在設計控製策略時進行平衡。我們將介紹如何使用加權和、帕纍托最優等概念來錶徵和處理多目標優化問題。 最後，我們將討論如何將智能體的個體目標與整體任務目標進行整閤。在某些情況下，每個智能體可能具有自己獨立的行動偏好或局部最優解，而這些並不一定能導嚮全局最優。本章將介紹如何設計激勵機製或協調規則，引導智能體在追求自身利益的同時，也能為整體任務的成功做齣貢獻。 第四章 分布式最優控製理論 本章將深入介紹分布式最優控製的核心理論，為設計智能體間的協同控製策略奠定理論基礎。 首先，我們將迴顧經典的集中式最優控製理論，例如龐特裏亞金最小值原理和動態規劃。這些理論為解決單智能體最優控製問題提供瞭強大的工具，但也麵臨著維度爆炸和信息集中化等問題，難以直接應用於分布式係統。 接下來，我們將重點介紹分布式最優控製的幾種主要方法。其中，基於模型預測控製（MPC）的分布式方法將是重點。MPC通過在每個時間步預測未來一段時間的係統行為，並求解一個有限時域的優化問題來確定當前的控製輸入。在分布式MPC中，我們將探討如何將整體的MPC問題分解為多個智能體的局部MPC問題，並設計信息交換和迭代優化機製，使得這些局部解能夠漸進收斂到全局最優解。 我們還將介紹基於強化學習的分布式協同控製。強化學習是一種通過與環境交互來學習最優策略的方法。在分布式強化學習中，每個智能體可以獨立學習其策略，並通過共享經驗或利用通信機製來協調彼此的行為。本章將討論如何設計適閤分布式場景的強化學習算法，例如，多智能體深度強化學習。 此外，我們還會討論基於機製設計和博弈論的分布式控製方法。這些方法側重於通過設計智能體間的交互規則和激勵機製，使得在遵循這些規則的情況下，智能體自身的理性行為能夠自然地導嚮全局最優。 第五章 協同任務中的信息融閤與共享 在分布式係統中，信息的不完整性和不確定性是協同控製麵臨的主要挑戰。本章將深入研究信息融閤與共享技術，以提高係統的感知能力和協同效率。 首先，我們將討論各種信息融閤的方法。這包括基於統計學的方法，如卡爾曼濾波及其變種（擴展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波），用於融閤來自不同傳感器或不同時間步的信息，以獲得更準確的狀態估計。我們還將介紹基於貝葉斯推理的方法，以及如何利用概率圖模型來錶示和融閤不確定性信息。 其次，我們將重點研究信息共享的策略。在分布式係統中，並非所有信息都需要被所有智能體共享，因為過多的信息交換可能導緻通信負擔過重，甚至引入不必要的延遲。本章將探討最優的信息共享策略，例如，僅共享必要的、有價值的信息。我們將介紹基於事件觸發通信的機製，即隻有當信息發生顯著變化或需要時纔進行通信，從而大大減少通信量。 此外，我們還將研究如何處理傳感器噪聲、通信延遲和信息丟失等不確定性因素對信息融閤和共享的影響。例如，可以采用魯棒的信息融閤算法，或者設計具有容錯能力的通信協議。 第六章 魯棒性與安全性設計 在實際應用中，分布式協同控製係統必須具備魯棒性，能夠應對外部擾動和內部故障，並保證係統的安全性。本章將重點探討魯棒性與安全性設計方麵的關鍵問題。 首先，我們將分析係統可能麵臨的各種擾動和故障。這包括傳感器噪聲、執行器故障、通信中斷、環境變化以及其他智能體的異常行為。我們將介紹如何建立數學模型來描述這些擾動和故障。 其次，我們將研究設計魯棒的協同控製策略。這包括使用魯棒控製理論，如H∞控製、滑模控製等，來設計能夠抵抗一定範圍內擾動的控製器。我們還將探討如何通過在綫參數估計或自適應控製等方法，使係統能夠實時調整其控製參數以應對變化的環境。 再次，我們將關注係統的安全性問題。這可能包括避免碰撞、維持安全距離、防止係統進入危險狀態等。我們將介紹如何將安全性約束集成到優化問題中，或者設計專門的安全監視和乾預機製。例如，可以采用基於不確定性的模型預測控製，或者基於安全集的概念來設計控製器。 最後，我們還將討論如何評估和驗證係統的魯棒性和安全性，例如，通過仿真實驗、半實物仿真以及在實際場景中的測試。 第七章 應用案例分析 本章將通過具體的應用案例，展示本書所介紹的理論和方法在實際問題中的應用效果。 7.1 無人機編隊協同偵察 我們將以無人機編隊協同執行大範圍區域偵察任務為例。任務要求無人機編隊以最優的路徑覆蓋預設區域，同時保持隊形穩定，最大化偵察效率，並最小化飛行時間和能耗。本節將詳細介紹如何應用分布式MPC和信息融閤技術來設計無人機編隊的協同控製策略，包括通信拓撲的設計、路徑規劃的優化以及突發情況下的避障策略。 7.2 智能電網的分布式能源調度 我們將分析智能電網中多個分布式能源（如太陽能、風能）以及儲能係統之間的協同調度問題。目標是在滿足負荷需求的同時，最小化發電成本，最大化可再生能源利用率，並保證電網的穩定運行。本節將探討如何利用基於博弈論和機製設計的分布式優化方法，以及強化學習技術來協調這些分布式能源單元的運行。 7.3 多機器人協同抓取與搬運 本節將關注多機器人協同執行抓取和搬運任務。例如，在倉庫自動化或復雜裝配場景中，多個機器人需要協同配閤，以高效、安全地抓取和搬運大型或形狀復雜的物體。我們將分析如何設計機器人之間的協調機製，例如，任務分配、力控製和軌跡規劃的協同，以實現最優的抓取和搬運效果。 第八章 結論與未來展望 本章將總結本書的主要研究成果，並對分布式協同控製領域的未來發展方嚮進行展望。 我們將迴顧本書在分布式決策係統建模、協同任務錶達、分布式最優控製理論、信息融閤與共享、魯棒性與安全性設計以及應用案例分析等方麵的主要貢獻。 最後，我們將探討該領域尚未解決的關鍵問題和潛在的研究熱點。這可能包括：如何設計更具可擴展性和自適應性的分布式控製算法，如何應對更復雜的非綫性係統和強耦閤的交互，如何實現人工智能與分布式控製的深度融閤，以及如何將分布式協同控製技術應用於更廣泛的實際場景，如智慧城市、智能交通、太空探索等。 本書旨在為研究人員、工程師和學生提供一個全麵而深入的分布式協同控製理論和方法體係，並激發未來在該領域的進一步探索和創新。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的興趣點主要集中在它對“優化”這一核心概念的處理上。坦白說，市麵上涉及優化算法的書籍汗牛充棟，但很多都陷入瞭算法本身的細節泥潭，往往忽略瞭優化目標在真實世界中的動態性和不確定性。這本書的獨到之處在於，它非常深刻地探討瞭在“臨近海麵”這一特定、動態且約束極多的環境下，如何定義一個有效的優化目標函數。作者並沒有滿足於經典的最小化時間或最大化覆蓋率這些單一指標，而是構建瞭一個多目標、非綫性的評估體係，將環境的不可預測性（比如突發洋流變化、電磁乾擾等）也納入瞭考量。我記得其中有一個章節專門討論瞭基於博弈論思想的分布式決策機製，這簡直是點睛之筆。它不再假定所有智能體都是完全服從中央調度的“機器”，而是賦予瞭它們一定程度的自主權和策略選擇空間，這使得係統在麵對局部故障或信息阻塞時，展現齣瞭驚人的魯棒性。閱讀這段時，我甚至産生瞭一種“原來智能體可以這樣思考”的頓悟感。語言風格上，作者保持瞭一種嚴謹的學術風範，但又不失條理，大量的圖錶和流程圖輔助理解，對於需要深入研究這一領域的讀者來說，絕對是寶貴的工具書。它迫使你跳齣綫性的優化思維框架，去擁抱復雜係統的本質。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到震撼的是其對未來趨勢的洞察力。它不僅僅是總結瞭現有技術，更是在積極地預測和引導未來的研究方嚮。作者在收尾部分，對“量子計算在多智能體協同優化中的潛在應用”進行瞭大膽的構想，雖然目前看來還很科幻，但這種對邊界的探索精神，正是推動技術進步的源動力。閱讀體驗上，雖然內容深度很高，但作者的筆觸卻非常富有激情，尤其是在描述那些成功實現復雜協同任務的案例時，那種“人類智慧的勝利”的自豪感幾乎要穿透紙麵。這使得原本可能枯燥的學術探討，變得富有戲劇張力。這本書更像是一份邀請函，邀請所有對海洋科技、人工智能交叉領域感興趣的人，共同參與到這場構建未來智能係統的宏偉工程中來。它對於啓發初入此領域的研究生具有不可估量的價值，因為它不僅教會瞭“如何做”，更重要的是教會瞭“為什麼這麼做”以及“未來還能怎麼做”。總的來說，這是一本立意高遠、論證嚴密、極具啓發性和前瞻性的重要著作，絕對是該領域內值得收藏的裏程碑式的作品。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真的非常吸引人，那種深邃的藍色調，加上一些未來感的綫條，讓人不禁聯想到浩瀚的海洋和高精尖的技術。我拿到手的時候，第一感覺就是“專業”。不過，我得坦白說，我本來對接的期望是那種更偏嚮理論、偏重數學模型的書籍，畢竟書名聽起來就很硬核。然而，翻開第一章我就發現，作者的敘事方式非常平易近人，沒有一上來就拋齣復雜的公式，而是通過一係列非常貼近實際的場景來引入問題。比如，他們詳細描述瞭一個海洋觀測無人機集群如何在復雜水文條件下，通過相互通信與協作，高效地完成大範圍環境監測任務的。這個過程的描述，邏輯清晰，層層遞進，讓我這個非專業人士也能大緻把握住“多智能體協同”的核心思想——即分散的個體如何通過局部信息交互實現全局最優目標。書中對“空間內”這個概念的解讀也很有新意，它不僅僅指物理的三維空間，更包含瞭時間維度和信息交互的拓撲空間。這種多維度的思考，使得整本書的立意拔高瞭不少。我特彆欣賞作者在介紹基礎算法時，總會穿插一些實際工程上的考量，比如能源限製、通信延遲對協同效率的影響，這些細節處理得非常到位，顯示瞭作者深厚的實踐經驗。整體而言，這是一本將前沿理論與工程實踐巧妙結閤的佳作，閱讀體驗遠超我的預期。

評分☆☆☆☆☆

我以一個係統架構師的角度來審視這本書，發現它提供瞭非常紮實的方法論基礎。在當前所有行業都在追求“智能化”、“自主化”的背景下，如何將分散的硬件資源整閤成一個高效、可靠的作業集群，是架構師們麵臨的永恒挑戰。這本書的價值在於，它提供瞭一套從底層通信協議到上層任務分配算法的完整設計藍圖。特彆是對於“異構多智能體”的協同問題，這本書的處理方式非常成熟。它沒有試圖讓所有智能體都使用同一套控製邏輯，而是根據不同載體（如水麵艇、水下AUV、固定傳感器）的物理特性和計算能力，設計瞭適應性的協同策略。這種“因材施教”的優化思路，大大提升瞭係統在現實部署中的可行性。書中還對現有主流的優化框架（如遺傳算法、粒子群優化等）在海洋環境下的局限性做瞭批判性的分析，這比單純的算法介紹要深刻得多。它引導讀者思考：我們用的工具是否真的適閤解決手頭的問題？這種審視和反思的能力，對於提升工程人員的思維高度是至關重要的。讀完這本書，我感覺自己對下一代海洋智能係統的設計有瞭更清晰、更具前瞻性的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀質量和排版設計給我留下瞭極佳的印象。在信息爆炸的時代，一本技術專著能夠做到如此精良的呈現，實屬不易。紙張的質感很好，即使是長時間閱讀，眼睛也不會感到明顯的疲勞，這一點對於需要啃讀深奧內容的讀者來說至關重要。更值得稱贊的是其內容組織結構，它就像一個精心鋪設的迷宮，每走一步都有新的發現，但始終有清晰的導嚮標誌。它沒有采用傳統教科書那種教科書式的章節劃分，而是根據應用場景進行瞭模塊化編排。比如，一個模塊是關於“水下聲學通信網絡下的信息冗餘最小化”，另一個模塊則聚焦於“多無人機協同路徑規劃中的避障策略”。這種以問題為導嚮的結構，讓讀者可以根據自己的興趣點快速定位，提高瞭學習的針對性和效率。我個人對其中關於“人機交互界麵”的設計討論尤為感興趣，作者提齣，對於這類高度自動化的係統，如何設計一個既能實時監控全局態勢，又不至於信息過載的操作界麵，是一個必須解決的實際難題。書中給齣的幾套設計原型，體現瞭對用戶體驗的深度關懷，這在我閱讀的同類書籍中是很少見到的，通常這類書隻關注“機器”，而忽略瞭“人”的作用。