临近海面空间内多智能体协同任务优化 崔亚妮 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

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
• 电子工业出版社
• 崔亚妮
• 智能决策
• 路径规划

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121329920

商品编码：29726785988

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：31.2元,便宜16.8元,折扣65

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
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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《近海空间多智能体协同任务优化研究》 内容梗概 本书深入探讨了在近海空间环境下，多智能体系统（MAS）如何进行协同任务的优化问题。近海空间，作为一个集陆海空天于一体的复杂、动态且充满不确定性的地理区域，为多智能体协同任务的执行带来了前所未有的挑战。本书旨在构建一套系统性的理论框架和方法论，以提升多智能体在近海环境下的感知、决策、协同与控制能力，从而高效、可靠地完成各类复杂任务。 第一章 引言 1.1 研究背景与意义 近海空间是人类活动的关键区域，其战略地位日益凸显。从海洋资源开发、环境保护、军事侦察、搜救行动到海上交通管理，近海空间的应用场景丰富多样。随着科技的进步，无人系统（如无人机、无人艇、水下机器人等）在近海空间的部署和应用已成为趋势。这些无人系统作为多智能体系统的重要组成部分，能够执行危险、重复或高强度的任务，极大地扩展了人类的能力边界。然而，如何在复杂的近海环境中，让多个智能体有效地协同工作，完成预设目标，是一个亟待解决的科学与工程难题。 传统的单智能体系统在面对近海空间的复杂性和不确定性时，往往显得力不从心。例如，单一无人机在执行大范围海面侦察时，效率低下且易受环境影响；单一水下机器人难以完成大区域的水文数据采集。多智能体协同技术则能通过分散式感知、分布式决策和协同控制，克服单智能体的局限性，实现“1+1>2”的协同效应。例如，无人机与无人艇协同，无人机提供高空广域视野，无人艇进行近距离精细探测，能够显著提升侦察效率和准确性。 本书的研究正是在这样的背景下展开，旨在解决近海空间多智能体协同任务优化的核心问题，为相关领域的理论研究和实际应用提供有力的支撑。研究的意义在于： 提升任务效能： 通过优化协同策略，实现任务的快速、高效完成，减少资源浪费。 增强系统鲁棒性： 在智能体故障、环境变化等突发情况下，保持系统的整体性能和任务的连续性。 拓展应用领域： 为近海空间的海洋科学研究、环境监测、资源勘探、安全保障、应急响应等提供技术支撑。 推动技术融合： 促进人工智能、机器人技术、通信技术、控制理论等前沿技术的交叉融合。 1.2 国内外研究现状 当前，多智能体协同技术在理论和应用层面均取得了显著进展。 在理论研究方面，国内外学者在以下几个方向进行了深入探索： 任务分配与调度： 如何将复杂任务分解，并将其分配给合适的智能体，同时考虑智能体能力、任务优先级、通信约束等，以达到全局最优。经典模型包括拍卖机制、基于图的匹配算法、基于效用的分配方法等。 路径规划与协同导航： 如何让多个智能体在动态环境中避开障碍物、避免碰撞，并高效地到达目标区域。涉及到分布式路径规划、协同避障、集体导航等技术。 分布式信息融合与态势感知： 如何让分散的智能体共享和融合各自的局部信息，形成对全局环境的统一认知，从而做出更优决策。包括基于贝叶斯滤波、证据理论、模糊逻辑等的信息融合方法。 协同控制与决策： 如何设计分布式控制算法，使智能体在执行任务时保持协同，例如协同编队、协同搜索、协同跟踪等。控制策略包括基于博弈论、强化学习、模型预测控制等。 通信与网络： 如何设计鲁棒、高效的通信协议，确保智能体之间信息的及时、可靠传输，尤其是在近海这种通信条件可能受限的环境下。 在应用层面，多智能体协同技术已广泛应用于： 军事领域： 无人机集群侦察、协同攻击、目标跟踪等。 科学研究： 海洋环境监测、水下地形测绘、生物多样性调查等。 应急响应： 灾难搜救、火灾扑救、污染物泄漏追踪等。 工业领域： 仓储物流、农业生产、管道检测等。 然而，将多智能体协同技术应用于近海空间，仍然面临诸多独特的挑战。近海空间的特点，如： 复杂的水文与气象条件： 海流、风浪、潮汐、能见度等动态变化，对智能体的运动和感知产生显著影响。 三维空间的复杂性： 近海空间不仅包含水面，还涉及水下和低空，智能体需要在不同介质和维度进行协同。 通信网络的挑战： 水下通信的带宽受限、衰减大，水面和空中的通信也可能受到信号干扰和遮挡。 能源与续航限制： 许多无人系统在近海执行任务时，续航能力是重要的制约因素。 对实时性和鲁棒性的高要求： 许多近海任务，如搜救、安全监控，要求系统具备极高的实时响应能力和在不利条件下的鲁棒性。 因此，现有研究在针对近海空间这一特定场景下的多智能体协同优化方面，仍有大量深入研究的空间。本书将聚焦于解决这些特有的挑战。 1.3 本书的主要内容与结构 本书将围绕近海空间多智能体协同任务优化的核心问题，从理论、算法到应用进行全面阐述。全书共分为X章（具体章节数根据实际内容规划），主要包括： 第二章 近海空间多智能体系统建模： 详细介绍近海环境中常见的智能体（如无人机、无人艇、水下机器人）的动力学模型、感知模型、通信模型，以及近海环境模型，为后续的协同优化算法奠定基础。 第三章 近海空间协同任务分解与分配： 探讨如何在近海复杂环境下，将大型任务分解为子任务，并高效地分配给不同类型的智能体，以实现最优的任务完成。将研究任务分解的原则、任务分配的匹配算法、考虑环境因素的分配策略等。 第四章 近海空间多智能体协同路径规划与避障： 重点研究在动态、多约束的近海环境中，如何实现多智能体的协同路径规划和碰撞规避，包括水面、水下、空中的联合路径规划。 第五章 近海空间分布式信息融合与态势感知： 阐述如何在信息不完整、不确信的近海环境下，实现智能体之间的分布式信息融合，构建统一的态势感知能力，为协同决策提供支持。 第六章 近海空间协同控制与决策算法： 设计和分析适用于近海环境的多智能体协同控制策略，使其能够高效、稳定地执行协同任务，如协同跟踪、协同覆盖等。 第七章 近海空间通信约束下的协同优化： 重点研究在近海有限的通信条件下，如何设计信息交换策略，以满足协同任务的要求，并提升系统的鲁棒性。 第八章 近海空间多智能体协同任务优化仿真与应用案例： 通过仿真实验验证所提出的算法和理论的有效性，并介绍近海空间多智能体协同任务优化的典型应用案例，如海洋环境监测、海上搜救等。 第九章 结论与展望： 总结本书的研究成果，并对未来近海空间多智能体协同任务优化研究进行展望。 1.4 研究方法与技术路线 本书的研究方法将采用理论分析、数学建模、算法设计与仿真验证相结合的综合性研究路线。 理论分析： 基于控制理论、运筹学、信息论、博弈论等相关学科的理论基础，对近海空间多智能体协同任务优化问题进行深入的理论分析。 数学建模： 针对近海空间的特点和智能体的行为，建立相应的数学模型，包括动力学模型、感知模型、通信模型、环境模型等。 算法设计： 针对不同的协同任务优化问题，设计先进的算法，如优化算法、机器学习算法（尤其是强化学习）、分布式算法等。 仿真验证： 利用专业的仿真平台（如MATLAB/Simulink, Gazebo等），对设计的算法进行仿真测试，评估其性能和鲁棒性。 （可选）实验验证： 在条件允许的情况下，可以考虑设计小型实验来验证关键算法的有效性。 本书的研究技术路线示意图如下：（此处可插入示意图，展示研究流程，例如：问题提出 -> 模型建立 -> 算法设计 -> 仿真验证 -> 结果分析 -> 结论。） 1.5 术语与符号定义 （此部分将详细列出本书中使用的主要术语及其定义，以及常用的数学符号，例如：） 多智能体系统 (MAS): 由多个能够独立感知、决策和执行动作的智能体组成的系统。 近海空间: 指沿海岸线向外延伸一定距离，通常包含水面、低空和一定深度的水下区域。 协同任务: 指由多个智能体共同协作完成的目标。 优化: 指寻找最优解的过程，以最大化（或最小化）某个目标函数。 ... 第二章 近海空间多智能体系统建模 2.1 近海环境建模 近海空间的环境极其复杂且动态多变，准确的环境建模是实现高效协同的基础。本章将重点研究如何对影响多智能体协同任务的关键环境因素进行建模： 2.1.1 水文与气象模型 风浪模型： 考虑风速、风向、海况等级等对水面智能体（如无人艇）运动的影响。可以采用如JONSWAP谱等模型来描述海浪的统计特性，并进一步推导其对运动方程的激励作用。 水流模型： 模拟不同深度、不同区域的海流速度和方向，这对水下智能体（如AUV）的运动和定位至关重要。将考虑不同尺度的水流模型，如大尺度的洋流和中小尺度的涡流。 潮汐模型： 潮汐变化会影响近海区域的水深和流速，需要考虑其对水下智能体可达范围和运动轨迹的影响。 能见度模型： 雾、霾、降雨等天气条件会影响无人机和水面智能体的光学传感器性能，以及水下智能体的声纳探测能力。将建立与环境因素相关的能见度衰减模型。 2.1.2 近海空间的三维几何模型 水面几何模型： 定义水面区域的边界、航道、禁区等。 水下几何模型： 建立海底地形、障碍物（如沉船、暗礁）、水下结构物（如平台桩脚）的三维模型。这通常需要结合声纳数据、多波束测深仪数据等进行构建。 低空几何模型： 考虑近海区域的空中管制限制、限制区域（如机场周边）、以及其他空中活动（如飞机航线）对无人机活动的影响。 2.1.3 动力学与运动学模型 无人艇模型： 建立无人艇的六自由度（或三自由度）动力学模型，考虑其在风浪流影响下的运动特性。模型将包含推进系统、舵机系统以及外部扰动力的描述。 无人机模型： 建立无人机的气动模型，考虑空气动力学参数、发动机推力、姿态控制等。同时，将考虑近海环境下风载荷对无人机稳定性的影响。 水下机器人模型： 建立水下机器人（如AUV, ROV）的动力学模型，包括浮力、阻力、推力等，以及在水流中的运动特性。 传感器模型： 描述不同传感器（如GPS, IMU, 相机, 激光雷达, 声纳, 磁力计等）的性能参数、精度、测量范围、噪声特性以及在近海环境下的性能衰减。 2.1.4 通信模型 水面/空中通信模型： 考虑无线电波在空气中传播的衰减、多径效应、干扰等，建立标准无线通信模型。 水下通信模型： 重点研究声学通信模型，其特点是带宽低、延迟大、衰减快，且受水深、温度、盐度等因素影响。将分析不同通信距离下的吞吐量和误码率。 水面-水下/水面-空中通信模型： 探讨不同介质之间的通信接口，例如声学调制解调器、无线数据传输单元等，以及其通信约束。 网络拓扑模型： 考虑智能体之间可能形成的动态通信网络拓扑，以及节点加入、离开和链路中断的影响。 2.2 多智能体系统协同建模 在上述环境和个体模型的基础上，本章将进一步探讨多智能体协同的建模方法： 2.2.1 任务与目标建模 任务分解： 如何将一个复杂的宏观任务（如大范围海域环境监测）分解为一系列可执行的子任务。 任务属性： 明确每个子任务的先决条件、资源需求、执行时间、优先级、以及可接受的误差范围。 目标函数： 定义用于评估协同任务完成质量的优化目标，例如最小化总完成时间、最大化信息覆盖率、最小化能源消耗、最大化任务成功率等。 2.2.2 智能体能力与约束建模 感知能力： 建模每个智能体在不同环境条件下，对目标和环境信息的探测能力和精度。 移动能力： 建模智能体的最大速度、加速度、转弯半径、以及在特定环境（如强水流）下的实际速度。 计算与通信能力： 建模智能体处理信息和进行通信的带宽、延迟和处理能力。 能源约束： 考虑智能体的电池容量、能耗模型，以及续航能力对任务规划的影响。 2.2.3 协同行为建模 通信拓扑： 动态变化的通信网络，考虑节点间的连接关系，以及信息传递的延迟和损耗。 信息共享与融合： 建模智能体之间共享的信息类型、格式和融合机制。 决策交互： 建模智能体之间如何通过信息交换来协调决策，例如达成一致、协商分配等。 群体行为： 建模智能体之间形成的特定队形或协作模式，如编队飞行、协同搜索。 通过以上详细的建模，本书为后续的协同任务优化算法设计提供了坚实的基础，能够更准确地反映近海空间的复杂性和多智能体系统的特性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度显然不是为纯粹的入门读者准备的，它更像是为那些已经具备一定控制论和优化算法基础的研究人员量身打造的“进阶秘籍”。我花了几天时间粗略地研读了前几章的摘要和引言部分，发现作者对于“临近海面空间”这一特定环境的界定非常精准和到位，不同于传统的陆地或纯空中环境，海面附近的复杂气象、水文条件对智能体的决策能力提出了指数级的挑战。书中对于如何将这些非线性、时变的外部干扰因素融入到协同优化模型中，想必是下足了功夫。我个人非常看重算法的实际可操作性，希望书中提供的数学模型和仿真结果能够清晰地展示出理论与工程实践之间的桥梁。尤其是关于分布式一致性算法在水下无人机群中的应用实例，如果能附带一些详细的案例分析或者代码结构讨论，那就太完美了。这本书的出现，无疑为国内在该细分领域的研究填补了一个重要的空白，具有很强的学术价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引人眼球，那种深邃的蓝色调，仿佛真的能感受到海风拂面的气息，让人忍不住想一探究竟。我是一个对海洋科学和信息技术交叉领域抱有浓厚兴趣的业余爱好者，平日里就喜欢翻阅一些关于智能系统如何在复杂环境中应用的资料。拿到这本书时，我最先关注的就是它的排版和印刷质量，电子工业出版社的出品果然扎实可靠，纸张的质感很好，阅读起来非常舒适，长时间盯着也不会感到眼睛疲劳。更让我惊喜的是，它不仅仅是一本技术专著，从目录上看，似乎还融入了许多关于环境适应性和鲁棒性的思考。我特别期待书中关于多智能体如何在不确定海洋环境中进行有效通信和协作的章节，这对于未来海洋资源的勘探和监测无疑具有极高的现实指导意义。作者崔亚妮的名字之前在一些学术会议的摘要中瞥见过，她的研究方向一直都很前沿，这次能看到她集结成册的著作，实在是一件令人振奋的事情。我希望这本书能提供一套系统性的理论框架，而非仅仅是零散的技术点汇编。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，标志着我们在复杂介质中智能体协同研究方面迈出了坚实的一步。我注意到作者在致谢部分提到了多个国家级重点实验室的资助项目，这说明该研究并非空中楼阁，而是有充足的实验数据和验证平台作为后盾。对于我们这些长期在船舶导航和海上安防领域摸索的人来说，最期待的就是能看到一套成熟的、可快速部署的决策支持系统原型。书中关于信息冗余和故障容错机制的探讨，对于保障未来海上自主作业的可靠性至关重要。我个人关注的重点在于，在GPS信号严重衰减的次声波环境中，智能体间如何依赖视觉或声纳等被动传感信息来维持高精度的相对定位和姿态同步。如果书中能对不同传感模态下的数据融合和时间同步问题给出创新的解决方案，那这本书的价值将不可估量，绝对值得反复研读。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对电子工业出版社的专业系列图书一直抱有很高的期待值，而这本《临近海面空间内多智能体协同任务优化》确实没有让人失望。这本书的语言风格是那种典型的、不事雕琢的学术表达，直指核心问题，没有太多华丽的辞藻，但每一个句子都信息量爆棚。我欣赏作者对于“协同”二字的深刻理解，它不仅仅是路径规划的简单叠加，更涉及到信息共享的粒度、决策权的分配以及长期目标的对齐。我期待在后续的章节中能看到关于学习方法（比如深度强化学习）如何被有效地融入到这种优化框架中，以应对动态变化的海况和未知的突发事件。购买这本书，不仅仅是购买了一套知识，更是购买了一套解决复杂工程问题的思维模型。对于任何致力于推动海洋智能化装备技术发展的专业人士而言，这都是一本不可或缺的案头宝典，其参考价值会随着时间的推移而愈发凸显。

评分☆☆☆☆☆

初读这本书的感受，是它在兼顾理论严谨性的同时，没有完全摒弃对工程应用的关注，这种平衡拿捏得相当到位。很多学术著作为了追求数学上的优雅，往往会把模型过度简化，脱离实际应用场景，但从这本书的结构来看，它似乎试图构建一个能直面海洋环境“脏乱差”特性的鲁棒性框架。我尤其对其中提到的一种基于博弈论的资源分配策略很感兴趣，在多个智能体为了有限的监测时间或能量进行竞争与合作时，如何设计一个既能保证全局最优，又能激励个体参与的机制，是这类协同任务中的核心难题。作者崔亚妮的论述风格是那种沉稳而富有逻辑性的，每一个论点的提出都有坚实的数学基础支撑，读起来虽然需要集中精力，但每攻克一个难点，都会带来巨大的成就感。这种高质量的专业书籍，非常适合作为研究生培养的指定教材或科研团队的案头工具书。