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多智能體自主協同技術 版權信息
- ISBN：9787111758815
- 條形碼：9787111758815 ; 978-7-111-75881-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
多智能體自主協同技術 本書特色
多智能體自主協同技術是近年來熱門的研究方向，本書兼顧了基礎知識和前沿算法，使讀者可以根據自身的實際情況由淺入深地了解多智能體自主協同技術。目前市面缺乏系統闡述多智能體自主協同理論算法和應用的書籍，尤其是缺少中文版的參考資料。本書及時填補了這一空白。本書介紹了多智能體在協同搜索、災難救援、自主避障、海洋探測等領域的應用，對于促進多智能體自主協同技術的應用研究有積極的推動作用，為不同領域的研究人員提供了橋梁。本書并不是純粹的理論創作，在提出“多智能體自主協同”概念的同時，在方法及實現路徑上展開進一步探討，具有很高的學術價值和應用價值。開展多智能體自主協同技術研究，對于推動我國軍事智能、智能產業高質量發展、加快工業轉型升級具有重要意義。
本書創造性地提出了謝賓斯基集群、圓環控制集群等概念來形象地闡述發展完善的智能體協同產業的基本原理，提煉了多智能體協同、控制、通信三大核心本質，更提出了無人系統產業在協同集群后的未來發展方向，智能化、無人化產業將超越當前傳統產業，真正實現新要素、新產品、新業態的創造，節省了人力，行業增量加大。
本書與市面上的智能體相關書籍相比，有兩大顯著的優勢，已有書籍主要闡述的是智能體的產生背景、發展歷史、概念、模式、功能等，而本書一是探討了多智能體協同的未來發展方向，包括已經逐步實現的無人機自主集群和協同執行任務，二是濃墨重筆地闡述了多智能體協同的實踐經驗，可操作性強，彌補了市面書籍對于多智能體協同集群實操指南的空白。隨著人工智能產業項目的落地需求，本書所涵蓋的理論知識將會越來越具有指導性，也將會越來越受讀者歡迎。
多智能體自主協同技術 內容簡介
本書從多角度覆蓋了多智能體自主協同技術的內容，分5篇共18章，包括多智能體系統的協同基礎、集群控制、通信優化、任務協同及目標追蹤，旨在將多智能體自主協同技術中的方法和理論結合起來，并強調協同基礎的重要性，具有基礎性、應用性、綜合性和系統性等特點。本書可以作為多智能體系統領域研究的入門指南，或者作為協同無人系統工程師的自學教材，還可以用作高年級本科生以及研究生教材。另外，本書也可以作為協同無人系統、無人飛行系統以及無人系統的補充閱讀材料。
多智能體自主協同技術 目錄
序
前言
協同基礎篇
第1章 智能體概述/
1.1智能體的范疇/
1.2多無人機控制模型/
1.2.1Reynolds模型/
1.2.2Vicsek模型/
1.2.3Couzin模型/
1.3多無人機運動模型/
1.3.1常用坐標系/
1.3.2單無人機運動模型/
1.3.3無人機間相對運動模型/
第2章 多無人機系統和目標運動建模/
2.1無人機系統模型/
2.2多無人機系統一致性理論/
2.3目標運動模型/
2.4目標捕獲模型/
2.5本章小結/
第3章 水下復雜任務環境建模/
3.1AUV六自由度運動模型/
3.2水下環境模型搭建/
3.2.1Lamb渦流/
3.2.2區域海洋模型系統洋流數據集/
3.2.3障礙物模型/
3.3水下任務分配算法/
3.3.1水下任務分配算法描述/
3.3.2水下任務分配模型/
3.4本章小結/
集群控制篇
第4章 角度控制集群/
4.1輕量級植絨運動模型/
4.2基于角度控制的移動算法/
4.2.1護航無人機移動策略/
4.2.2輕量級植絨模型求解/
4.2.3ACHF算法/
4.3ACHF算法實驗分析/
4.3.1算法參數設置/
4.3.2ACHF算法效果分析/
4.3.3ACHF算法防碰分析/
4.3.4ACHF算法護航無人機狀態分析/
4.3.5ACHF實驗數據分析/
4.4本章小結/
第5章 圓環控制集群/
5.1三層區域的植絨算法模型/
5.2基于圓環控制的移動算法/
5.2.1算法介紹/
5.2.2VRCHF算法/
5.3無人機群體分離和群體聚合策略/
5.3.1無人機群體分離策略/
5.3.2無人機群體聚合策略/
5.4VRCHF算法實驗分析/
5.4.1VRCHF算法中的實驗參數配置/
5.4.2VRCHF算法效果/
5.4.3VRCHF算法數據分析/
5.4.4無人機集群分離聚合結果分析/
5.4.5異構無人機植絨集群的必要性/
5.5本章小結/
第6章 G-MADDPG集群控制/
6.1編隊集群設計/
6.1.1子編隊/
6.1.2異構編隊集群/
6.2基于G-MADDPG的異構編隊集群控制算法/
6.3G-MADDPG實現/
6.3.1狀態空間和動作空間/
6.3.2獎勵函數設計/
6.4實驗結果與分析/
6.4.1子編隊實現與分析/
6.4.2集群實現與分析/
6.4.3G-MADDPG與MADDPG和DDPG的比較/
6.5本章小結/
第7章 A-MADDPG集群控制/
7.1編隊集群設計/
7.1.1子編隊/
7.1.2異構編隊集群/
7.2基于A-MADDPG的子編隊聚集控制算法/
7.2.1A-MADDPG算法描述/
7.2.2狀態空間和動作空間/
7.2.3獎勵函數設計/
7.3多子編隊聚集/
7.4實驗結果與分析/
7.4.1子編隊實現與分析/
7.4.2集群實現與分析/
7.5本章小結/
第8章 風流對集群控制的影響/
8.1風流數據/
8.1.1單一方向的風流數據/
8.1.2多方向時序風流數據/
8.2風流對無人機飛行的軌跡影響/
8.2.1風流對無人機飛行軌跡影響/
8.2.2基于無人機位置糾偏的風流糾偏方法/
8.3風流環境下糾偏軌跡的異構無人機植絨算法/
8.4實驗分析/
8.4.1單一方向風流環境下異構無人機植絨算法實驗分析/
8.4.2多方向時序風流環境下異構無人機植絨算法實驗分析/
8.5本章小結/
通信優化篇
第9章 群聚避障通信優化/
9.1相關技術/
9.1.1多無人機系統模型/
9.1.2多無人機協同控制算法/
9.1.3多無人機運動模型的構建/
9.2基于飛行控制因子的群聚算法/
9.2.1無人機飛行速度優化方法/
9.2.2實驗分析/
9.3群聚避障算法/
9.3.1常見避障算法介紹/
9.3.2無人機飛行位置優化方法/
9.3.3實驗分析/
9.4本章小結/
第10章 改進人工魚群通信優化/
10.1問題描述/
10.2多無人機系統模型/
10.2.1無人機拓撲結構模型/
10.2.2無線通信模型/
10.2.3無人機動力學模型/
10.3改進人工魚群算法/
10.3.1多無人機通信范圍/
10.3.2自適應步長和視野/
10.3.3虛擬洋流概念/
10.3.4改進人工魚群算法/
10.4仿真實驗/
10.4.1仿真工具MATLAB簡介/
10.4.2仿真場景與結果分析/
10.5本章小結/
第11章 改進OLSR協議的通信優化/
11.1網絡模型/
11.2MPR選擇優先度以及搜索流程/
11.2.1MPR選擇優先度/
11.2.2MPR搜索流程/
11.3仿真實驗與分析/
11.3.1仿真工具NS2簡介/
11.3.2仿真場景/
11.3.3仿真結果分析/
11.4多無人機安全通信策略/
11.5本章小結/
第12章 減小不安全區域通信優化/
12.1多無人機的通信拓撲結構/
12.2減小不安全區域的安全通信策略/
12.2.1概念定義/
12.2.2層式虛擬通信圓環策略/
12.3實驗分析/
12.3.1實驗效果分析/
12.3.2性能分析/
12.4本章小結/
任務協同篇
第13章 多目標點搜索及路徑優化/
13.1基于ACSQL的無人機目標點搜索與路徑優化算法/
13.1.1狀態空間和動作空間的設計/
13.1.2獎勵函數的設計/
13.1.3初始化Q表/
13.1.4ACSQL算法的實現/
13.2子區域搜索算法/
13.3實驗驗證及效果分析/
13.3.1仿真環境的設計/
13.3.2算法分析/
13.3.3與傳統動作空間的對比分析/
13.3.4與其他算法對比分析/
13.4仿真環境驗證/
13.5本章小結/
第14章 協同搜索及任務分配/
14.1多無人機協同任務分配模型/
14.2基于ISOM的多無人機協同任務分配算法/
14.3注意力機制解決突發情況/
14.4實驗驗證及效果分析/
14.4.1實驗條件的設計/
14.4.2ISOM算法的測試與驗證/
14.4.3ISOM算法在復雜多任務場景下與其他算法的對比/
14.4.4ISOM算法在大任務量環境下與其他算法的對比/
14.4.5突發情況處理驗證/
14.5仿真環境驗證/
14.6本章小結/
第15章 R-RLPSO實時多營救任務分配/
15.1R-RLPSO算法描述/
15.1.1營救區與吸引營救區/
15.1.2R-RLPSO算法可行性分析/
15.1.3營救回報值c_reward/
15.2實驗結果與分析/
15.2.1R-RLPSO算法實現營救任務分配結果/
15.2.2c_reward實驗結果與分析/
15.2.3驗證多營救任務完成/
15.2.4R-RLPSO、ISOM、IACO算法對比分析/
15.3本章小結/
第16章 DENPSO能量優化路徑規劃/
16.1DENPSO算法描述/
16.1.1非線性慣性權重與非線性學習因子/
16.1.2距離進化因子/
16.1.3能量評估/
16.2仿真實驗對比分析/
16.2.1DENPSO算法在三維渦流場中的能量優化/
16.2.2DENPSO算法在區域海洋系統中的能量優化/
16.2.3DENPSO算法在多AUV實時營救任務中的能量優化/
16.3本章小結/
目標追蹤篇
第17章 切換式協同目標追蹤/
17.1切換式追蹤策略描述/
17.1.1卡爾曼一致性濾波算法/
17.1.2多無人機協同控制方程/
17.1.3追蹤策略流程/
17.2理論分析/
17.3實驗結果與分析/
17.3.1既定軌跡仿真及對比/
17.3.2逃逸仿真及對比/
17.3.3性能分析/
17.4本章小結/
第18章 局部信息交互多目標追蹤/
18.1算法描述/
18.1.1傳統協同控制算法/
18.1.2虛擬領導者選取/
18.1.3多無人機協同控制算法/
18.1.4算法流程/
18.2實驗結果與分析/
18.2.1分群追蹤效果/
18.2.2不同算法對比驗證/
18.3本章小結/
參考文獻/
前言
協同基礎篇
第1章 智能體概述/
1.1智能體的范疇/
1.2多無人機控制模型/
1.2.1Reynolds模型/
1.2.2Vicsek模型/
1.2.3Couzin模型/
1.3多無人機運動模型/
1.3.1常用坐標系/
1.3.2單無人機運動模型/
1.3.3無人機間相對運動模型/
第2章 多無人機系統和目標運動建模/
2.1無人機系統模型/
2.2多無人機系統一致性理論/
2.3目標運動模型/
2.4目標捕獲模型/
2.5本章小結/
第3章 水下復雜任務環境建模/
3.1AUV六自由度運動模型/
3.2水下環境模型搭建/
3.2.1Lamb渦流/
3.2.2區域海洋模型系統洋流數據集/
3.2.3障礙物模型/
3.3水下任務分配算法/
3.3.1水下任務分配算法描述/
3.3.2水下任務分配模型/
3.4本章小結/
集群控制篇
第4章 角度控制集群/
4.1輕量級植絨運動模型/
4.2基于角度控制的移動算法/
4.2.1護航無人機移動策略/
4.2.2輕量級植絨模型求解/
4.2.3ACHF算法/
4.3ACHF算法實驗分析/
4.3.1算法參數設置/
4.3.2ACHF算法效果分析/
4.3.3ACHF算法防碰分析/
4.3.4ACHF算法護航無人機狀態分析/
4.3.5ACHF實驗數據分析/
4.4本章小結/
第5章 圓環控制集群/
5.1三層區域的植絨算法模型/
5.2基于圓環控制的移動算法/
5.2.1算法介紹/
5.2.2VRCHF算法/
5.3無人機群體分離和群體聚合策略/
5.3.1無人機群體分離策略/
5.3.2無人機群體聚合策略/
5.4VRCHF算法實驗分析/
5.4.1VRCHF算法中的實驗參數配置/
5.4.2VRCHF算法效果/
5.4.3VRCHF算法數據分析/
5.4.4無人機集群分離聚合結果分析/
5.4.5異構無人機植絨集群的必要性/
5.5本章小結/
第6章 G-MADDPG集群控制/
6.1編隊集群設計/
6.1.1子編隊/
6.1.2異構編隊集群/
6.2基于G-MADDPG的異構編隊集群控制算法/
6.3G-MADDPG實現/
6.3.1狀態空間和動作空間/
6.3.2獎勵函數設計/
6.4實驗結果與分析/
6.4.1子編隊實現與分析/
6.4.2集群實現與分析/
6.4.3G-MADDPG與MADDPG和DDPG的比較/
6.5本章小結/
第7章 A-MADDPG集群控制/
7.1編隊集群設計/
7.1.1子編隊/
7.1.2異構編隊集群/
7.2基于A-MADDPG的子編隊聚集控制算法/
7.2.1A-MADDPG算法描述/
7.2.2狀態空間和動作空間/
7.2.3獎勵函數設計/
7.3多子編隊聚集/
7.4實驗結果與分析/
7.4.1子編隊實現與分析/
7.4.2集群實現與分析/
7.5本章小結/
第8章 風流對集群控制的影響/
8.1風流數據/
8.1.1單一方向的風流數據/
8.1.2多方向時序風流數據/
8.2風流對無人機飛行的軌跡影響/
8.2.1風流對無人機飛行軌跡影響/
8.2.2基于無人機位置糾偏的風流糾偏方法/
8.3風流環境下糾偏軌跡的異構無人機植絨算法/
8.4實驗分析/
8.4.1單一方向風流環境下異構無人機植絨算法實驗分析/
8.4.2多方向時序風流環境下異構無人機植絨算法實驗分析/
8.5本章小結/
通信優化篇
第9章 群聚避障通信優化/
9.1相關技術/
9.1.1多無人機系統模型/
9.1.2多無人機協同控制算法/
9.1.3多無人機運動模型的構建/
9.2基于飛行控制因子的群聚算法/
9.2.1無人機飛行速度優化方法/
9.2.2實驗分析/
9.3群聚避障算法/
9.3.1常見避障算法介紹/
9.3.2無人機飛行位置優化方法/
9.3.3實驗分析/
9.4本章小結/
第10章 改進人工魚群通信優化/
10.1問題描述/
10.2多無人機系統模型/
10.2.1無人機拓撲結構模型/
10.2.2無線通信模型/
10.2.3無人機動力學模型/
10.3改進人工魚群算法/
10.3.1多無人機通信范圍/
10.3.2自適應步長和視野/
10.3.3虛擬洋流概念/
10.3.4改進人工魚群算法/
10.4仿真實驗/
10.4.1仿真工具MATLAB簡介/
10.4.2仿真場景與結果分析/
10.5本章小結/
第11章 改進OLSR協議的通信優化/
11.1網絡模型/
11.2MPR選擇優先度以及搜索流程/
11.2.1MPR選擇優先度/
11.2.2MPR搜索流程/
11.3仿真實驗與分析/
11.3.1仿真工具NS2簡介/
11.3.2仿真場景/
11.3.3仿真結果分析/
11.4多無人機安全通信策略/
11.5本章小結/
第12章 減小不安全區域通信優化/
12.1多無人機的通信拓撲結構/
12.2減小不安全區域的安全通信策略/
12.2.1概念定義/
12.2.2層式虛擬通信圓環策略/
12.3實驗分析/
12.3.1實驗效果分析/
12.3.2性能分析/
12.4本章小結/
任務協同篇
第13章 多目標點搜索及路徑優化/
13.1基于ACSQL的無人機目標點搜索與路徑優化算法/
13.1.1狀態空間和動作空間的設計/
13.1.2獎勵函數的設計/
13.1.3初始化Q表/
13.1.4ACSQL算法的實現/
13.2子區域搜索算法/
13.3實驗驗證及效果分析/
13.3.1仿真環境的設計/
13.3.2算法分析/
13.3.3與傳統動作空間的對比分析/
13.3.4與其他算法對比分析/
13.4仿真環境驗證/
13.5本章小結/
第14章 協同搜索及任務分配/
14.1多無人機協同任務分配模型/
14.2基于ISOM的多無人機協同任務分配算法/
14.3注意力機制解決突發情況/
14.4實驗驗證及效果分析/
14.4.1實驗條件的設計/
14.4.2ISOM算法的測試與驗證/
14.4.3ISOM算法在復雜多任務場景下與其他算法的對比/
14.4.4ISOM算法在大任務量環境下與其他算法的對比/
14.4.5突發情況處理驗證/
14.5仿真環境驗證/
14.6本章小結/
第15章 R-RLPSO實時多營救任務分配/
15.1R-RLPSO算法描述/
15.1.1營救區與吸引營救區/
15.1.2R-RLPSO算法可行性分析/
15.1.3營救回報值c_reward/
15.2實驗結果與分析/
15.2.1R-RLPSO算法實現營救任務分配結果/
15.2.2c_reward實驗結果與分析/
15.2.3驗證多營救任務完成/
15.2.4R-RLPSO、ISOM、IACO算法對比分析/
15.3本章小結/
第16章 DENPSO能量優化路徑規劃/
16.1DENPSO算法描述/
16.1.1非線性慣性權重與非線性學習因子/
16.1.2距離進化因子/
16.1.3能量評估/
16.2仿真實驗對比分析/
16.2.1DENPSO算法在三維渦流場中的能量優化/
16.2.2DENPSO算法在區域海洋系統中的能量優化/
16.2.3DENPSO算法在多AUV實時營救任務中的能量優化/
16.3本章小結/
目標追蹤篇
第17章 切換式協同目標追蹤/
17.1切換式追蹤策略描述/
17.1.1卡爾曼一致性濾波算法/
17.1.2多無人機協同控制方程/
17.1.3追蹤策略流程/
17.2理論分析/
17.3實驗結果與分析/
17.3.1既定軌跡仿真及對比/
17.3.2逃逸仿真及對比/
17.3.3性能分析/
17.4本章小結/
第18章 局部信息交互多目標追蹤/
18.1算法描述/
18.1.1傳統協同控制算法/
18.1.2虛擬領導者選取/
18.1.3多無人機協同控制算法/
18.1.4算法流程/
18.2實驗結果與分析/
18.2.1分群追蹤效果/
18.2.2不同算法對比驗證/
18.3本章小結/
參考文獻/
展開全部
多智能體自主協同技術 作者簡介
吳杰宏，沈陽航空航天大學教授，博士生導師，協同無人系統研究室主任。美國萊特州立大學訪問學者，遼寧省教育廳創新人才。主要從事多智能體協同集群、安全通信、路徑規劃、博弈決策、智能對抗及跨介質光通信路由方面的研究工作。主持國家自然科學基金、國防基礎科研等基金項目20項，一作在IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Mobile Computing、Computer Networks、《計算機研究與發展》等期刊發表科研論文50余篇；第一發明人申請發明專利18項（已授權11項）；獨立撰寫學術專著2部；榮獲第三屆源創杯創新創意大賽全國賽區二等獎1項、航空學會科技進步獎1項。
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