基于MAS的分布式智能控制系统中联盟形成机制研究

在基于MAS的分布式智能控制系统中，各智能子系统间的协调控制至关重要，而有效的协作联盟形成机制是其中的关键问题。.本项目通过引入问题相关的领域知识和约束条件，在MAS领域开展应用基础研究，重点研究在计算资源受限情况下有效的Agent联盟形成机制，拟提出一种基于"蚁群"的联盟快速生成算法，通过"内激素"的作用提高算法的全局搜索能力；通过"个体特征激素"充分体现多Agent 交互过程中的学习能力，这样，在求解面向任务集的联盟时，可以极大地减少计算量，从而解决现有联盟生成算法复杂度高，在实际系统中难以实现的问题；同时，提出一种动态演化的分层MAS组织结构和一种从ID映射到物理地址的Agent分层命名与定位机制，解决Agent间的身份鉴别和位置透明通信问题，为协作打下基础。该研究将为实际分布式智能控制系统的研制和开发提供理论指导和方法依据，推动分布式控制系统和MAS理论、技术的发展。