智能群体系统集群涌现行为的仿真分析

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智能群体系统集群涌现行为的仿真分析

无时延的各向同性无噪集群行为仿真

鉴于智能群体的特征，基于人工势场理论采用拉格朗日法就群体集群行为进行动力学建模时，往往将同构的智能个体视为可忽略实体物理尺寸的质点，并假设其已具备自治性、社会性、反映性及能动性等必要的功能。同时，由于智能群体所处的应用环境复杂多变，依据智能个体对自身环境（静态或动态）的感知能力，建模时应分别针对已知（或部分已知）的环境和未知的自由环境酌情刻画。

实验仿真的目的是为了验证将相应的群体动力学模型用于描述集群行为的可行性，获得验证后方能进一步考察将其用于智能群体系统协调控制的性能。仿真期间，在初始化编程时即可随机设定任意智能个体的初始空间位置分布、起始速度及方位角，但均可选定在某一指定的二维或三维的封闭出发区域内，其最大运动速度亦被限制在一定范围内。同时，为便于观察相应的效果，特选用具有可视化功能的软件 Matlab7.0作为仿真的软件平台。

首先，针对处于随机环境中的一种分布式的、同构的、无意识协作、协同（即协调合作）执行觅食任务的群机器人系统，利用有限状态自动机和微分方程建立了描述该系统整体行为特性的数学模型，即模型。模型的建模思路是将同构的单体机器人在觅食任务中的行为规则与有限状态自动机的状态相对应，并依据其状态转换关系来分析在不同时刻处于不同状态的机器人的数量来描述整个系统的演化过程。

有限状态自动机（Finite StateAutomaton Machine，即FSAM）亦称为有限状态机（Finite State Machine，即FSM）或简称为状态机，其是一种可表征状态切换行为的数学模型。若为状态机，则肯定会体现出两点性质——首先是离散的，然后是有限的；实际的状态通常会使状态机选择适宜的转换行为而动；有限状态机实质上是一种简单的动力系统，其虽是由极简单的演化规则决定的，却能在较大程度上显现出复杂的动态特性。可见，之所以采用有限状态机建立模型，其目的就是要寻找出能导致整个系统复杂行为的简单规则。而后，基于模型将该模型用数值软件求解的结果与用 NetLogo软件仿真的结果进行了比较且两者的结果相符合，表明该数学模型能表述整体群机器人这个复杂系统的行为。 所谓 NetLogo软件，实际上是一个基于主体的多主体建模仿真集成环境，特别适合于对随时间演化的复杂系统进行建模及仿真，且NetLogo软件可以直接进行有关系统动力学的建模与仿真。

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