临近海面空间内多智能体协同任务优化 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
• 智能决策
• 路径规划
• 资源管理

店铺： 北京群洲文化专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121329920

商品编码：29742059632

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
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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临近海面空间内多智能体协同任务优化 图书简介 一、 定义与背景 本书聚焦于一个极具挑战性且应用前景广阔的领域——临近海面空间（Near-Surface Marine Space）内的多智能体协同任务优化。临近海面空间，顾名思义，指的是海洋表面及其紧邻的区域，包括水面、水下浅层以及海面以上的一定高度空间。这一复杂而动态的环境，对执行任务的智能体提出了严峻的考验。 在这一特定空间内，多智能体协同已成为解决复杂问题的关键策略。多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）是指由多个能够感知环境、进行自主决策并与其他智能体进行交互的个体组成的系统。这些智能体可以是自主水面载具（Unmanned Surface Vehicles, USVs）、自主水下航行器（Unmanned Underwater Vehicles, UUVs）、无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）甚至具备特定功能的传感器节点。它们各自拥有独立的感知、决策和执行能力，但为了完成共同的目标，需要高效地组织和协调各自的行动，即进行协同。 传统的单智能体任务执行往往面临局限性，尤其是在应对大规模、高复杂度或需要空间覆盖的任务时。多智能体协同能够通过并行处理、资源共享、信息互补和冗余备份等方式，显著提升任务效率、鲁棒性和覆盖范围。然而，将多智能体系统应用于临近海面空间，其独特性质带来了前所未有的挑战。 二、 临近海面空间的特殊性与挑战 临近海面空间并非一个均匀、可预测的环境，其复杂性体现在以下几个方面： 多物理域交互： 临近海面空间融合了空气、水体以及两者交界的界面。空气中的无人机、水面上的USVs和水下的UUVs需要在同一区域协同工作。不同物理域的动力学特性、通信特性、感知能力以及环境影响差异巨大，需要统一的协同框架来解决多域智能体间的异构性问题。 严苛的环境条件： 海面环境受风、浪、流、潮汐等自然因素影响显著，这些因素对智能体的运动、姿态控制、传感器观测以及通信都造成干扰，增加了任务执行的难度和不确定性。恶劣天气更是可能导致任务中断或智能体失联。 通信的瓶颈与挑战： 水下通信是技术上的难点，无线电波在水中衰减迅速，声学通信带宽有限且易受海洋生物、海底地形等影响。水面和空中通信虽然相对成熟，但也可能受到海浪、天气和距离的影响。在多域协同中，如何实现不同域智能体之间高效、可靠的通信，是保障协同任务顺利进行的关键。 感知的不确定性与限制： 传感器在不同介质中的性能表现差异巨大。例如，光学传感器在水下受到能见度限制，而雷达在海面易受海浪干扰。水下声呐可以穿透海水，但分辨率有限。智能体需要融合来自不同传感器的信息，并处理感知的不确定性，以形成对环境的准确认知。 异构智能体的协同： 不同的智能体拥有不同的能力、传感器、动力学模型和执行约束。例如，无人机速度快，但续航短；UUVs可以长时间在水下工作，但速度慢；USVs在水面有较好的承载能力。如何有效地协调这些能力各异的智能体，发挥各自优势，是协同优化的核心问题。 动态性与不确定性： 海面和水下环境是高度动态的。目标可能移动，障碍物可能出现，环境参数（如洋流）可能实时变化。智能体需要具备实时感知、适应和重新规划的能力，以应对这些动态性。 三、 核心问题与研究内容 本书深入探讨临近海面空间内多智能体协同任务优化的核心问题，主要围绕以下几个方面展开： 1. 任务分配与规划： 全局与局部任务分配： 如何将复杂的大型任务分解为可执行的子任务，并将其有效地分配给不同的智能体。考虑全局最优性和局部适应性，以及任务依赖关系。 协同路径规划： 在考虑多智能体动力学约束、通信范围、避障以及环境因素（如洋流、水雷区）的前提下，规划多智能体协同的运动轨迹。 动态任务重规划： 当任务目标发生变化、智能体发生故障或环境条件改变时，能够快速地进行任务和路径的重新规划，保证任务的持续执行。 2. 协同控制与协调： 分布式协同控制： 设计能够在无中央指挥下，通过智能体间的局部交互实现全局协同的控制策略。 基于博弈论的协同： 利用博弈论模型，分析智能体之间的竞争与合作关系，设计能够诱导智能体合作以达成最优整体效用的激励机制。 基于学习的协同： 运用强化学习、模仿学习等机器学习方法，让智能体在交互中学习最优的协同策略，以应对复杂和未知环境。 多域信息融合与共享： 研究如何有效地融合来自不同智能体、不同传感器（如声呐、雷达、视觉）以及不同物理域（空气、水面、水下）的信息，形成统一的环境认知。 3. 通信与网络： 多域通信协议设计： 针对空气、水面和水下通信的特点，设计能够支持异构智能体间信息交换的通信协议。 鲁棒通信机制： 确保在网络拓扑变化、节点失效或通信干扰的情况下，关键信息的传输不受影响。 信息冗余与压缩： 在有限的通信带宽下，通过信息冗余和有效压缩，保证信息的准确性和及时性。 4. 态势感知与决策： 环境建模与理解： 构建能够反映临近海面空间动态特性的环境模型，并实时更新。 目标追踪与识别： 利用多源信息，对海面和水下的目标进行精确的追踪和识别。 风险评估与规避： 评估任务执行过程中可能存在的风险（如碰撞、失联、环境威胁），并制定相应的规避策略。 自主决策能力： 赋予智能体在不确定环境下进行自主决策的能力，以适应瞬息万变的态势。 5. 仿真与实验验证： 高精度仿真平台： 构建能够模拟临近海面空间复杂环境（如风浪流、传感器特性、通信延迟）的多智能体协同仿真平台，用于算法的开发和验证。 实海域实验： 在真实的海洋环境中进行实验，验证所提出算法的有效性和鲁棒性，并收集数据以改进模型。 四、 应用领域 本书的研究成果和方法，在以下领域具有重要的应用价值： 海洋测绘与勘探： 对海底地形、资源（如油气、矿产）进行高精度绘制和勘探。 海洋环境监测： 实时监测海洋污染、水质、生物种群等环境参数。 搜救行动： 在突发事件（如船舶失事）后，快速、高效地搜寻失踪人员或物资。 水下设施的维护与检查： 对海底管道、电缆、平台等基础设施进行巡检和维护。 海洋安全与态势感知： 监视非法捕捞、走私活动，侦察水下威胁。 军事应用： 执行侦察、监视、反潜、水雷对抗等复杂任务。 海洋科学研究： 辅助科学家进行海洋生态、气候变化等方面的研究。 五、 目标读者 本书面向从事多智能体系统、机器人学、控制理论、人工智能、海洋工程、计算机科学等领域的科研人员、工程技术人员、研究生以及相关专业的本科生。对于希望了解和掌握临近海面空间多智能体协同任务优化前沿技术的读者，本书提供了全面而深入的指导。 六、 价值与贡献 本书的价值在于系统地梳理了临近海面空间多智能体协同任务优化的理论基础、关键技术和应用挑战，并提出了创新的解决方案。它不仅为该领域的研究人员提供了坚实的理论支撑和实用的方法论，也为实际工程应用提供了重要的参考。本书的出版，将有力地推动多智能体技术在复杂海洋环境中的应用，为人类探索和利用海洋提供更先进、更智能的解决方案。 总结 临近海面空间是一个充满机遇与挑战的广阔舞台。本书通过深入剖析该空间下的多智能体协同任务优化问题，致力于为读者提供一套系统、前沿且实用的理论框架和技术方法。我们相信，本书的出版将激发更多关于海洋智能系统创新研究的火花，助力人类更好地认识、守护和利用我们赖以生存的蓝色星球。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表质量，也体现了电子工业出版社一贯的高标准，这一点值得称赞。对于涉及复杂空间几何和运动学分析的章节，图示的清晰度直接决定了读者的理解速度。这里的插图不仅仅是装饰，它们是辅助理解关键数学概念的“第二语言”。例如，描述多智能体间态势感知的那个三维投影图，层次分明，完美地解释了信息盲区是如何产生的，以及协同策略如何弥补这些盲区。此外，书中引用和参考的文献跨度非常大，从经典的控制理论到最新的机器学习范式都有涉猎，这说明作者的知识背景极其深厚，绝非闭门造车之作。我注意到，在讨论任务分配的章节中，作者巧妙地引入了博弈论的思想来解决非合作智能体间的潜在利益冲突，这种跨学科的融合，使得整个研究体系更加立体和成熟。它不再是单一学科的自说自话，而是整合了多方智慧的结晶。这种广博的视野，对于拓宽初级研究人员的思路，是非常有益的引导。

评分☆☆☆☆☆

如果用一个词来概括这本书的风格，我会选择“务实的前瞻性”。它没有陷入空泛的科幻想象，而是将目光牢牢锁定在“临近海面”这个特定且关键的应用场景。书中对于特定传感器数据融合的章节，我个人觉得是全书的亮点之一。比如，如何利用有限的带宽和功耗，在水声信道不稳定的情况下，高效地传递环境感知数据，并驱动决策的改变。作者提出的那种基于概率的轻量级信息交换协议，简直是为资源受限的AUV量身定做的。这部分内容展示了作者深厚的工程直觉，深知在实际部署中，计算复杂度和通信效率往往比理论上的最优解更为重要。阅读过程中，我仿佛置身于一个紧张的海上试验现场，思考着如何在每一个毫秒内做出最经济、最可靠的决策。这种强烈的现场感和对资源限制的深刻理解，是许多纯数学模型所不具备的，这也是这本书区别于其他教材的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调，仿佛真的能让人感受到海风拂面的气息，一下子就把读者的思绪拉到了那个充满未知与挑战的“临近海面空间”。我原本以为这会是一本纯粹的工程技术类书籍，可能会充斥着晦涩难懂的公式和标准，但翻开目录后才发现，它的视野要广阔得多。作者显然花费了大量精力去构建一个既符合物理现实，又极具前瞻性的研究框架。特别是对于“多智能体协同”这一核心概念的处理，不再是简单的算法堆砌，而是深入探讨了在动态、非结构化的海洋环境中，如何实现信息共享、目标分解与冲突避免。书中对不同类型智能体（比如水面无人艇、AUV以及水下传感器网络）之间的异构通信机制的探讨，尤其深刻，它不仅仅停留在理论层面，还结合了实际的海试场景进行推演。对于任何希望在海洋工程、水下机器人领域有所建树的研究者或工程师来说，这本书无疑提供了一个极其扎实且富有启发性的起点。它迫使你去思考，在真实世界的复杂性面前，传统的集中式控制策略是如何失效的，以及分布式、自组织的智能系统究竟该如何进化。这种深度和广度的结合，使得这本书在同类主题中显得尤为珍贵。

评分☆☆☆☆☆

读完前几章，我最大的感受是作者在构建理论模型时的那种近乎偏执的严谨性。特别是关于“空间约束”和“时间耦合性”对优化目标函数的影响分析部分，逻辑链条异常清晰，每一步的推导都像是严丝合缝的机械结构，让人感到一种数学上的美感。很多同类书籍往往为了追求计算效率而简化了环境的随机性，但这本书却勇敢地直面了海洋环境的不可预测性，比如波浪、洋流的瞬时变化，是如何实时反馈并扰乱既定协同路径的。这种对真实世界复杂性的尊重，使得书中的优化算法不再是空中楼阁。我特别欣赏作者对“鲁棒性”和“实时性”之间权衡的讨论，这几乎是所有实际应用系统的核心矛盾。书中提出的几种新型分布式优化算法，虽然初期学习曲线略显陡峭，但一旦掌握其内在逻辑，便能理解其在处理大规模、高动态任务集时的强大潜力。它提供的不是一个现成的“答案”，而是一整套应对未来挑战的“思维工具箱”。对于那些需要将理论成果转化为可靠工程实践的人来说，这本书的价值是无可估量的，它是一座连接纯理论与工程实践的坚固桥梁。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这本书对于那些希望在海洋智能系统领域有所建树的人士，提供了一个结构完整、深度足够、且高度贴合实际工程需求的参考体系。它不仅仅是一本关于“如何优化”的书，更是一本关于“在极端环境中如何思考协同与决策”的哲学指南。我尤其推荐给那些正在从事水下机器人编队、海洋环境监测或近海资源勘探的博士生和青年教师。它所提供的理论框架，足以支撑未来数年的研究方向。美中不足的是，对于某些高级的并行计算实现细节，可能还需要读者结合其他软件工程的书籍进行补充，但瑕不掩瑜，这本书在构建理论高地和指明工程方向上的贡献是巨大的。读完后，我对如何构建一个真正能够在复杂海洋环境中稳定运行的自主系统，有了一个更加清晰和具象化的认识。这是一本值得反复研读、并在实际工作中不断查阅的工具书。