【多智能体系统】资源受限多智能体系统的分布式控制的预测触发研究（Matlab代码实现）

资源受限多智能体系统的分布式控制的预测触发研究引言多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）是一类由多个具有独立功能的智能体组成的系统，这些智能体通过协作共同完成特定的任务。在资源受限的环境中，智能体通常面临感知范围、计算能力和通信带宽等方面的限制。因此，如何在资源受限的环境下有效地协调多个智能体，以实现全局目标，是多智能体系统研究中的一个关键问题。分布式控制策略。

程序猿鑫

995人浏览 · 2025-01-25 09:03:29

程序猿鑫 · 2025-01-25 09:03:29 发布

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⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

⛳️赠与读者

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或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

资源受限多智能体系统的分布式控制的预测触发研究

引言

多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）是一类由多个具有独立功能的智能体组成的系统，这些智能体通过协作共同完成特定的任务。在资源受限的环境中，智能体通常面临感知范围、计算能力和通信带宽等方面的限制。因此，如何在资源受限的环境下有效地协调多个智能体，以实现全局目标，是多智能体系统研究中的一个关键问题。

分布式控制策略

分布式控制策略是一种常见的解决方法，它允许每个智能体独立地估计未知的目标场，并通过与邻近智能体的协作，共同发现该目标场的峰值。这种策略的关键在于将局部信息融合成全局一致的估计，同时保证算法的收敛性和鲁棒性。

预测触发机制

预测触发机制是一种用于减少通信开销的策略。在这种机制下，智能体不是不断地发送信息，而是根据预测的结果在特定时刻触发信息的发送。这种方法可以在保证系统性能的同时，降低通信资源的消耗。

仿真结果

仿真结果显示，所提出的算法能够在资源受限的环境下有效地实现多智能体协同目标搜索。此外，仿真结果还支持了理论分析的正确性，证明了所提出的多智能体系统的闭环动力学可以转化为随机逼近算法的形式，并利用Ljung的常微分方程(ODE)方法证明其收敛性。

应用场景

多智能体系统在众多领域展现出巨大的应用潜力，例如环境监测、目标搜索、协同机器人等。在这些应用中，资源受限的多智能体系统可以通过分布式控制和预测触发机制，实现高效的协同工作。

结论

本文提出了一种用于资源受限多智能体系统的分布式学习和协同控制算法，并对其进行分析。该算法旨在使每个局部作用的智能体协同完成系统的全局目标。仿真结果表明，该算法能够在资源受限的环境下有效地实现多智能体协同目标搜索。未来的研究方向包括改进算法以适应更复杂的场景，研究更有效的通信机制以降低通信开销，以及将该算法应用于实际应用场景。

📚2 运行结果

部分代码：

% reset agent predictions given communications
commDecisions = [AGENTS.comm_trig_curr];
for ID = 1:sim.N
AGENTS(ID).comm_agents = commDecisions;
end

% create array for states of communicating agents;
sentStates = [AGENTS.sent_state];
for ID = 1:sim.N
AGENTS(ID).all_sent_states = sentStates;
end

% run predictor blocks for all agents
arrayfun( @(obj) obj.predictors(sim,k), AGENTS);

% run error for all agents
arrayfun( @(obj) obj.error(k), AGENTS);

if(strcmp(sim.PROB_TYPE,'CONTROL'))
% run controller for all agents
arrayfun( @(obj) obj.controller(sim,k), AGENTS);
end


if(strcmp(sim.TRIG_TYPE,'ET'))
if(strcmp(sim.ET_TYPE,'ET1'))
Np = 0; % no information sent to scheduler

% Communicate
arrayfun( @(obj) obj.ET_comm(sim,k), AGENTS);
elseif(strcmp(sim.ET_TYPE,'ET2'))
Np = sim.N; % all agents send error norm to scheduler

% all agent errors
errors = [AGENTS.z_curr];

% priority measure
znorms = sqrt(sum(errors.*errors));

% send to Network manager
slots = NetworkManager_ET(sim,net,znorms);
args = num2cell(slots);
[AGENTS.comm_slot_mstep] = deal(args{:});

% Schedule slots
arrayfun( @(obj) obj.schedule_slot(sim,k), AGENTS);
end

elseif(strcmp(sim.TRIG_TYPE,'PT'))

% all agent errors
errors = [AGENTS.z_curr];

% get m-step probabilities for all agents
H = Mstep_probability(sim,sim.TRIG_TYPE,sim.M,errors);
for ID = 1:sim.N
AGENTS(ID).H = H(:,ID);
end

% compute the communication probability at time k+M
if(sim.M == 0)
mstep_probs = H;
else
arrayfun( @(obj) obj.pred_comm_prob(sim,k), AGENTS);
mstep_probs = [AGENTS.comm_prob_mstep];
end

% send to Network Manager and assign slots
if(sim.P_CONSTRAINT)