臨近海麵空間內多智能體協同任務優化 電子工業齣版社 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
• 任務分配
• 優化算法
• 臨近海麵空間
• 無人係統
• 電子工業齣版社
• 智能決策
• 路徑規劃
• 資源管理

店鋪： 北京群洲文化專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121329920

商品編碼：29742059632

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

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

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內容提要

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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

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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

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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

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序言

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臨近海麵空間內多智能體協同任務優化 圖書簡介 一、 定義與背景 本書聚焦於一個極具挑戰性且應用前景廣闊的領域——臨近海麵空間（Near-Surface Marine Space）內的多智能體協同任務優化。臨近海麵空間，顧名思義，指的是海洋錶麵及其緊鄰的區域，包括水麵、水下淺層以及海麵以上的一定高度空間。這一復雜而動態的環境，對執行任務的智能體提齣瞭嚴峻的考驗。 在這一特定空間內，多智能體協同已成為解決復雜問題的關鍵策略。多智能體係統（Multi-Agent Systems, MAS）是指由多個能夠感知環境、進行自主決策並與其他智能體進行交互的個體組成的係統。這些智能體可以是自主水麵載具（Unmanned Surface Vehicles, USVs）、自主水下航行器（Unmanned Underwater Vehicles, UUVs）、無人機（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）甚至具備特定功能的傳感器節點。它們各自擁有獨立的感知、決策和執行能力，但為瞭完成共同的目標，需要高效地組織和協調各自的行動，即進行協同。 傳統的單智能體任務執行往往麵臨局限性，尤其是在應對大規模、高復雜度或需要空間覆蓋的任務時。多智能體協同能夠通過並行處理、資源共享、信息互補和冗餘備份等方式，顯著提升任務效率、魯棒性和覆蓋範圍。然而，將多智能體係統應用於臨近海麵空間，其獨特性質帶來瞭前所未有的挑戰。 二、 臨近海麵空間的特殊性與挑戰 臨近海麵空間並非一個均勻、可預測的環境，其復雜性體現在以下幾個方麵： 多物理域交互： 臨近海麵空間融閤瞭空氣、水體以及兩者交界的界麵。空氣中的無人機、水麵上的USVs和水下的UUVs需要在同一區域協同工作。不同物理域的動力學特性、通信特性、感知能力以及環境影響差異巨大，需要統一的協同框架來解決多域智能體間的異構性問題。 嚴苛的環境條件： 海麵環境受風、浪、流、潮汐等自然因素影響顯著，這些因素對智能體的運動、姿態控製、傳感器觀測以及通信都造成乾擾，增加瞭任務執行的難度和不確定性。惡劣天氣更是可能導緻任務中斷或智能體失聯。 通信的瓶頸與挑戰： 水下通信是技術上的難點，無綫電波在水中衰減迅速，聲學通信帶寬有限且易受海洋生物、海底地形等影響。水麵和空中通信雖然相對成熟，但也可能受到海浪、天氣和距離的影響。在多域協同中，如何實現不同域智能體之間高效、可靠的通信，是保障協同任務順利進行的關鍵。 感知的不確定性與限製： 傳感器在不同介質中的性能錶現差異巨大。例如，光學傳感器在水下受到能見度限製，而雷達在海麵易受海浪乾擾。水下聲呐可以穿透海水，但分辨率有限。智能體需要融閤來自不同傳感器的信息，並處理感知的不確定性，以形成對環境的準確認知。 異構智能體的協同： 不同的智能體擁有不同的能力、傳感器、動力學模型和執行約束。例如，無人機速度快，但續航短；UUVs可以長時間在水下工作，但速度慢；USVs在水麵有較好的承載能力。如何有效地協調這些能力各異的智能體，發揮各自優勢，是協同優化的核心問題。 動態性與不確定性： 海麵和水下環境是高度動態的。目標可能移動，障礙物可能齣現，環境參數（如洋流）可能實時變化。智能體需要具備實時感知、適應和重新規劃的能力，以應對這些動態性。 三、 核心問題與研究內容 本書深入探討臨近海麵空間內多智能體協同任務優化的核心問題，主要圍繞以下幾個方麵展開： 1. 任務分配與規劃： 全局與局部任務分配： 如何將復雜的大型任務分解為可執行的子任務，並將其有效地分配給不同的智能體。考慮全局最優性和局部適應性，以及任務依賴關係。 協同路徑規劃： 在考慮多智能體動力學約束、通信範圍、避障以及環境因素（如洋流、水雷區）的前提下，規劃多智能體協同的運動軌跡。 動態任務重規劃： 當任務目標發生變化、智能體發生故障或環境條件改變時，能夠快速地進行任務和路徑的重新規劃，保證任務的持續執行。 2. 協同控製與協調： 分布式協同控製： 設計能夠在無中央指揮下，通過智能體間的局部交互實現全局協同的控製策略。 基於博弈論的協同： 利用博弈論模型，分析智能體之間的競爭與閤作關係，設計能夠誘導智能體閤作以達成最優整體效用的激勵機製。 基於學習的協同： 運用強化學習、模仿學習等機器學習方法，讓智能體在交互中學習最優的協同策略，以應對復雜和未知環境。 多域信息融閤與共享： 研究如何有效地融閤來自不同智能體、不同傳感器（如聲呐、雷達、視覺）以及不同物理域（空氣、水麵、水下）的信息，形成統一的環境認知。 3. 通信與網絡： 多域通信協議設計： 針對空氣、水麵和水下通信的特點，設計能夠支持異構智能體間信息交換的通信協議。 魯棒通信機製： 確保在網絡拓撲變化、節點失效或通信乾擾的情況下，關鍵信息的傳輸不受影響。 信息冗餘與壓縮： 在有限的通信帶寬下，通過信息冗餘和有效壓縮，保證信息的準確性和及時性。 4. 態勢感知與決策： 環境建模與理解： 構建能夠反映臨近海麵空間動態特性的環境模型，並實時更新。 目標追蹤與識彆： 利用多源信息，對海麵和水下的目標進行精確的追蹤和識彆。 風險評估與規避： 評估任務執行過程中可能存在的風險（如碰撞、失聯、環境威脅），並製定相應的規避策略。 自主決策能力： 賦予智能體在不確定環境下進行自主決策的能力，以適應瞬息萬變的態勢。 5. 仿真與實驗驗證： 高精度仿真平颱： 構建能夠模擬臨近海麵空間復雜環境（如風浪流、傳感器特性、通信延遲）的多智能體協同仿真平颱，用於算法的開發和驗證。 實海域實驗： 在真實的海洋環境中進行實驗，驗證所提齣算法的有效性和魯棒性，並收集數據以改進模型。 四、 應用領域 本書的研究成果和方法，在以下領域具有重要的應用價值： 海洋測繪與勘探： 對海底地形、資源（如油氣、礦産）進行高精度繪製和勘探。 海洋環境監測： 實時監測海洋汙染、水質、生物種群等環境參數。 搜救行動： 在突發事件（如船舶失事）後，快速、高效地搜尋失蹤人員或物資。 水下設施的維護與檢查： 對海底管道、電纜、平颱等基礎設施進行巡檢和維護。 海洋安全與態勢感知： 監視非法捕撈、走私活動，偵察水下威脅。 軍事應用： 執行偵察、監視、反潛、水雷對抗等復雜任務。 海洋科學研究： 輔助科學傢進行海洋生態、氣候變化等方麵的研究。 五、 目標讀者 本書麵嚮從事多智能體係統、機器人學、控製理論、人工智能、海洋工程、計算機科學等領域的科研人員、工程技術人員、研究生以及相關專業的本科生。對於希望瞭解和掌握臨近海麵空間多智能體協同任務優化前沿技術的讀者，本書提供瞭全麵而深入的指導。 六、 價值與貢獻 本書的價值在於係統地梳理瞭臨近海麵空間多智能體協同任務優化的理論基礎、關鍵技術和應用挑戰，並提齣瞭創新的解決方案。它不僅為該領域的研究人員提供瞭堅實的理論支撐和實用的方法論，也為實際工程應用提供瞭重要的參考。本書的齣版，將有力地推動多智能體技術在復雜海洋環境中的應用，為人類探索和利用海洋提供更先進、更智能的解決方案。 總結 臨近海麵空間是一個充滿機遇與挑戰的廣闊舞颱。本書通過深入剖析該空間下的多智能體協同任務優化問題，緻力於為讀者提供一套係統、前沿且實用的理論框架和技術方法。我們相信，本書的齣版將激發更多關於海洋智能係統創新研究的火花，助力人類更好地認識、守護和利用我們賴以生存的藍色星球。

評分☆☆☆☆☆

總而言之，這本書對於那些希望在海洋智能係統領域有所建樹的人士，提供瞭一個結構完整、深度足夠、且高度貼閤實際工程需求的參考體係。它不僅僅是一本關於“如何優化”的書，更是一本關於“在極端環境中如何思考協同與決策”的哲學指南。我尤其推薦給那些正在從事水下機器人編隊、海洋環境監測或近海資源勘探的博士生和青年教師。它所提供的理論框架，足以支撐未來數年的研究方嚮。美中不足的是，對於某些高級的並行計算實現細節，可能還需要讀者結閤其他軟件工程的書籍進行補充，但瑕不掩瑜，這本書在構建理論高地和指明工程方嚮上的貢獻是巨大的。讀完後，我對如何構建一個真正能夠在復雜海洋環境中穩定運行的自主係統，有瞭一個更加清晰和具象化的認識。這是一本值得反復研讀、並在實際工作中不斷查閱的工具書。

評分☆☆☆☆☆

讀完前幾章，我最大的感受是作者在構建理論模型時的那種近乎偏執的嚴謹性。特彆是關於“空間約束”和“時間耦閤性”對優化目標函數的影響分析部分，邏輯鏈條異常清晰，每一步的推導都像是嚴絲閤縫的機械結構，讓人感到一種數學上的美感。很多同類書籍往往為瞭追求計算效率而簡化瞭環境的隨機性，但這本書卻勇敢地直麵瞭海洋環境的不可預測性，比如波浪、洋流的瞬時變化，是如何實時反饋並擾亂既定協同路徑的。這種對真實世界復雜性的尊重，使得書中的優化算法不再是空中樓閣。我特彆欣賞作者對“魯棒性”和“實時性”之間權衡的討論，這幾乎是所有實際應用係統的核心矛盾。書中提齣的幾種新型分布式優化算法，雖然初期學習麯綫略顯陡峭，但一旦掌握其內在邏輯，便能理解其在處理大規模、高動態任務集時的強大潛力。它提供的不是一個現成的“答案”，而是一整套應對未來挑戰的“思維工具箱”。對於那些需要將理論成果轉化為可靠工程實踐的人來說，這本書的價值是無可估量的，它是一座連接純理論與工程實踐的堅固橋梁。

評分☆☆☆☆☆

如果用一個詞來概括這本書的風格，我會選擇“務實的前瞻性”。它沒有陷入空泛的科幻想象，而是將目光牢牢鎖定在“臨近海麵”這個特定且關鍵的應用場景。書中對於特定傳感器數據融閤的章節，我個人覺得是全書的亮點之一。比如，如何利用有限的帶寬和功耗，在水聲信道不穩定的情況下，高效地傳遞環境感知數據，並驅動決策的改變。作者提齣的那種基於概率的輕量級信息交換協議，簡直是為資源受限的AUV量身定做的。這部分內容展示瞭作者深厚的工程直覺，深知在實際部署中，計算復雜度和通信效率往往比理論上的最優解更為重要。閱讀過程中，我仿佛置身於一個緊張的海上試驗現場，思考著如何在每一個毫秒內做齣最經濟、最可靠的決策。這種強烈的現場感和對資源限製的深刻理解，是許多純數學模型所不具備的，這也是這本書區彆於其他教材的關鍵所在。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖錶質量，也體現瞭電子工業齣版社一貫的高標準，這一點值得稱贊。對於涉及復雜空間幾何和運動學分析的章節，圖示的清晰度直接決定瞭讀者的理解速度。這裏的插圖不僅僅是裝飾，它們是輔助理解關鍵數學概念的“第二語言”。例如，描述多智能體間態勢感知的那個三維投影圖，層次分明，完美地解釋瞭信息盲區是如何産生的，以及協同策略如何彌補這些盲區。此外，書中引用和參考的文獻跨度非常大，從經典的控製理論到最新的機器學習範式都有涉獵，這說明作者的知識背景極其深厚，絕非閉門造車之作。我注意到，在討論任務分配的章節中，作者巧妙地引入瞭博弈論的思想來解決非閤作智能體間的潛在利益衝突，這種跨學科的融閤，使得整個研究體係更加立體和成熟。它不再是單一學科的自說自話，而是整閤瞭多方智慧的結晶。這種廣博的視野，對於拓寬初級研究人員的思路，是非常有益的引導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是讓人眼前一亮，那種深邃的藍色調，仿佛真的能讓人感受到海風拂麵的氣息，一下子就把讀者的思緒拉到瞭那個充滿未知與挑戰的“臨近海麵空間”。我原本以為這會是一本純粹的工程技術類書籍，可能會充斥著晦澀難懂的公式和標準，但翻開目錄後纔發現，它的視野要廣闊得多。作者顯然花費瞭大量精力去構建一個既符閤物理現實，又極具前瞻性的研究框架。特彆是對於“多智能體協同”這一核心概念的處理，不再是簡單的算法堆砌，而是深入探討瞭在動態、非結構化的海洋環境中，如何實現信息共享、目標分解與衝突避免。書中對不同類型智能體（比如水麵無人艇、AUV以及水下傳感器網絡）之間的異構通信機製的探討，尤其深刻，它不僅僅停留在理論層麵，還結閤瞭實際的海試場景進行推演。對於任何希望在海洋工程、水下機器人領域有所建樹的研究者或工程師來說，這本書無疑提供瞭一個極其紮實且富有啓發性的起點。它迫使你去思考，在真實世界的復雜性麵前，傳統的集中式控製策略是如何失效的，以及分布式、自組織的智能係統究竟該如何進化。這種深度和廣度的結閤，使得這本書在同類主題中顯得尤為珍貴。