自组织多Agent系统智能控制与决策模型研究

"一个基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型是由天津大学的杨斯博和李敏强在2012年提出的，该模型采用行为主义理论，由环境和自组织多Agent系统两大部分构成，通过环境定义、环境识别、多Agent控制与决策过程及决策输出四个步骤建立。模型的实现可以选用多种算法，文中具体介绍了一种基于作用力机制（物理激励）的多Agent控制与决策算法，该算法借鉴万有引力定律，将多Agent系统中的交互转化为力的作用，通过力的大小和方向体现Agent间的交互。这种模型能够利用多Agent系统的群体决策优势，并在实验中显示出良好的应用效果和系统能量稳定性。" 该研究的主要知识点包括： 1. 自组织多Agent系统：这是一种由多个自主的Agent组成的系统，Agent之间通过交互和自我组织来完成共同的任务。在这个模型中，每个Agent都有自己的目标和行为规则，它们能动态调整以适应环境变化。 2. 行为主义理论：这是一个理论框架，强调Agent的行为是对环境刺激的响应。在智能控制与决策模型中，Agent的行为由其对环境的感知和理解决定。 3. 环境定义与识别：这是模型构建的第一步，定义环境是为了让Agent理解它们所处的外部世界，而环境识别则是Agent感知和理解环境信息的过程。 4. 多Agent控制与决策过程：Agent根据环境信息进行决策，并执行相应的控制动作。这一过程体现了Agent的智能特性，即在复杂环境中做出适应性决策。 5. 作用力机制：这是一种用于多Agent交互的算法，借鉴了物理学中的万有引力定律，将Agent间的交互抽象为力的作用，力的大小和方向反映了Agent间的相互影响和合作。 6. 群体决策优势：多Agent系统能够通过集体智慧做出更优的决策，这是因为每个Agent都贡献其局部信息，整个系统可以处理更大规模和更复杂的任务。 7. 系统稳定性和应用效果：在实验中，当Agent数量达到300个，迭代次数超过80次时，系统能量表现稳定，这表明模型在实际应用中具有较好的性能。 该论文发表在《天津大学学报》第45卷第10期，2012年10月，属于自然科学领域，具有较高的学术价值，为多Agent系统的智能控制和决策提供了一种创新的模型。