智能个体的动力学特性

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智能个体的动力学特性

群体系统具有个体自治、非集中式控制、局部信息作用等特征。系统中的智能个体只根据个体之间的局部信息交互作用，来调整自身的动态行为。群体行为（Collective Behavior）是群体内的所有智能个体经由关联耦合合作方式而涌现出的自组织运动模式，关联方式不同则其产生的群体行为亦不尽相同。如何刻画、构建和分析智能个体的行为规则、关联耦合结构和运动特性，设计出可搭载合适的分布式协调控制算法的控制器，使系统在运动中达到整体上的一致，以实现期望的群体行为、完成预期的复杂任务是控制理论与应用中的一个亟待解决的新课题。群体动力学是可担此重任的最合适理论，这是由于群体系统动力学描述的是简单的个体行为规则和局部信息传递方式。群体系统通常由一定数量的个体组成，每个个体都遵循的简单运动规则是相同或相似的，运动规则通常引领个体依据所获取的局部信息做出相应的本能反应，而与群体运动行为或目标往往并无直接关联。运用智能个体动力学特性进行群体动力学研究的思路是：首先，针对个体建立仅有若干特征信息的个体运动方程，对智能个体的感知和运动特性进行动力学描述，使每个个体执行相同的运动控制算法；然后，研究群体系统在个体交互作用下所形成的集群行为的一致性；最后，提出基于局部感知的个体有界交互作用的集群模型。

一致性问题是分布式计算理论的基础，其原创性研究始于管理及统计学科。随后，首次将一致性理论应用于采集不确定信息的多传感器融合问题。智能群体系统的理论研究基础是智能体的分布式协调合作能力，是发挥其优势的关键，亦是其整个系统智能性的体现，而其主要的研究目标则是通过对功能相对简单的智能体之间实施分布式协调合作控制以期完成复杂的任务；而一致性问题则是智能体之间协调合作的理论研究基础。所谓一致性是指随着时间的演化，一个智能群体系统中在空间随机分布着的有一定规模的自治智能体之间经由基于局部信息的相互耦合作用，在无集中式协调控制及全局通信的情形下，所有智能体的某一个状态可达成共享或趋于一致。一致性协议则是指智能体之间的交互作用及其信息传递规则，其描述的是任意智能体与其邻近智能体间的信息交换过程。因此，智能体之间协调合作的一个首要条件是智能群体达到一致，即趋同.