"该研究探讨了基于Agent的集散递阶智能控制理论与方法,旨在结合传统智能控制的分级递阶结构与集散控制系统的特性,通过使用Agent技术构建多Agent系统,以实现更高效、灵活的控制策略。"
在智能控制领域,传统的分级递阶结构是一种有效的控制模式,它将复杂系统分解为不同层次的子系统,每个层次负责特定的任务。然而,这种结构是人为设定的,可能无法完全适应实际系统的动态变化和自适应需求。集散控制系统(Distributed Control System, DCS)则强调分散化和局部自治,它允许在不同地理位置的控制器协同工作,以处理大型系统的控制问题。
基于Agent的集散递阶智能控制(Distributed Hierarchical Intelligent Control, DHIC)是将这两种思想融合的创新概念。在这个框架下,每个控制层次由一个或多个Agent组成,这些Agent作为智能控制器,能够自主决策、学习和适应环境变化。多Agent系统(Multi-Agent System, MAS)的引入使得整个控制结构更具灵活性和自组织性。
DHIC的关键在于主从式协调机制。在该机制中,某些Agent作为主Agent,负责全局协调和决策,而其他Agent作为从Agent,执行特定任务并响应主Agent的指令。这种协调方式确保了系统的稳定性和效率,同时允许局部优化和快速反应。
系统中的Agent具有以下基本特性:
1. **自主性**:每个Agent都有独立的决策能力,可以依据预设的目标和规则执行任务。
2. **交互性**:Agent之间可以通过通信协议进行信息交换,协同完成任务。
3. **适应性**:Agent能根据环境变化调整行为,以达到最佳性能。
4. **学习能力**:Agent能够通过机器学习算法从经验中学习,提升控制策略。
DHIC的复合式结构是指Agent不仅可以执行单一功能,还可以组合多种功能,形成复杂的控制策略。这使得系统能够处理非线性、不确定性和时变性问题。在实现方案上,通常包括以下几个步骤:
1. **Agent设计**:定义每个Agent的职责、知识表示和决策算法。
2. **通信架构**:建立Agent间的通信模型,确保信息的有效传递。
3. **协调机制实现**:实现主从式协调,确保系统的一致性和稳定性。
4. **系统集成**:将所有Agent整合到一个统一的控制环境中,进行系统测试和优化。
基于Agent的集散递阶智能控制是解决复杂工业控制问题的一种先进方法,它结合了分布式控制的灵活性和智能控制的自适应性,有望在未来的自动化和智能制造领域发挥重要作用。