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研究多站点传送带给料生产加工站(Conveyor-serviced production station, CSPS)系统的最优控制问题, 其优化目标是通过合理选择每个CSPS的Look-ahead控制策略, 实现整个系统的工件处理率最大.本文首先根据多Agent系统的反应扩散思想, 对每个Agent的原始性能函数进行改进, 引入了具有扩散功能的局域信息交互项(原始项看作具有反应功能); 并运用性...
基于多Agent的大型地下建筑智能控制系统
多Agent 地下建筑工程 智能控制系统
2009/4/15
以大型地下建筑工程分区监控结构为基础，提出了基于Multi-Agent的大型地下建筑工程智能控制系统的控制模型。该模型主要由操作管理Agent、中间接口Agent、区域监控单元Agent和工艺监控单元Agent等组成。讨论了操作管理Agent和区域监控Agent等重要Agent基于UML的行为模型和具体实现。
基于多AGENT的分布式操作臂控制
机器人 agent 操作臂控制
2008/7/18
大部分传统的机器人控制方法依赖于一精确模型．随着机器人的日趋复杂，此类方
法已受到种种限制．本文在借鉴国际最新研究成果的基础上，提出了一种新的操作臂控制算
法．算法继承了多Agent的思想，易于实现并行运算；吸收了增量定向运动学思想的优点，
使运算相对简单．算法采用使操作臂末端点与目标点间距离单调减小的控制策略，并推导出
了相应的非迭代公式．针对基于多Agent的操作臂控制算法中存在的问题...
基于多Agent 优化协调的电力系统二级电压控制
多Agent系统 二级电压控制 协调控制
2007/8/27
Abstract在多Agent 的二级电压控制系统基本原理的基础上, 将多Agent 系统的相关技术引入无功电压快速协调控制,探讨了在电力系统紧急情况下,基于多Agent的二级电压控制系统的协调和协作方法以及优化控制策略.通过引入虚拟控制Agent 分组的概念, 将多Agent系统中常用的合同网协议应用于二级电压控制的多Agent协调,改善了紧急状态下系统的电压调控能力.以装有多个静态无功补偿器的...
随机博弈框架下的多agent 强化学习方法综述
多agent 系统
随机博弈
强化学习
2007/8/27
Abstract多agent 学习是在随机博弈的框架下, 研究多个智能体间通过自学习掌握交互技巧的问题。单agent 强化学习方法研究的成功,对策论本身牢固的数学基础以及在复杂任务环境中广阔的应用前景F 使得多agent 强化学习成为目前机器学习研究领域的一个重要课题.首先介绍了多agent 系统随机博弈中基本概念的形式定义;然后介绍了随机博弈和重复博弈中学习算法的研究以及其他相关工作;最后结合近...