智能群体系统成果

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智能群体系统成果

根据集群智能控制系统的理论体系框架，依据生物集群行为与多智能体的一致性问题间的映射关系及其引发的智能群体的动力学分析和协调行为的软控制问题，围绕群体集结行为和迁移（或蜂拥）行为的建模、仿真、稳定性分析以及由其延伸出的避碰、避障、编队、目标跟踪、覆盖搜索等一致性机制应用问题的系统性理论研究这条主线，针对处于理想的自由环境或营养面环境中的智能群体系统的协同行为的软控制问题开展应用基础研究，取得了以下成果：

（1）鉴于集群性智能群体系统中的智能个体与完全群居性生物群体中的个体间的个体特征属性差异及二者在协调合作与集结等运动行为中的协同行为机理的相似性，结合生物集群行为与一致性问题之间的映射关系及其衍生出的智能群体系统的协同行为的软控制问题，通过比较、分析群体系统的主要动力学建模方法的特征异同，采用空间法中的拉格朗日框架和欧拉框架分别构建了三种不同类型的群体动力学模型，即有限感知群体模型、全局感知指数型群体模型和全局感知互惠扩散群体模型。

（2）依托所构建的三种群体动力学模型，针对其各自所描述的集群性智能控制系统的属性差异，分别制定了符合各自特点的能使智能个体之间保持良好协调合作关系的软控制规则，并从稳定性分析入手，证明了三种群体动力学模型各自所描述的不同类型的智能群体系统的聚集性和稳定性。

（3）采用计算机仿真方法，分析了用以描述智能群体系统集群行为的有限感知群体和全局感知指数型群体两类模型的可行性及有效性，并给出了全局感知互惠扩散群体模型的集群行为的仿真思路及合理性论证。同时，理论分析或仿真验证了三种群体动力学模型各自所描述的不同类型的智能群体系统的软控制性能。

围绕上述目标问题，文中仅对智能群体系统的动力学建模和稳定性分析及其协调行为的软控制策略的仿真研究进行了初步的探讨，得到的仅是初步的应用基础研究结果，存在着一定的局限性，还有待在真实的群机器人系统中通过实验证后发现不足、进行改进和完善，这也是今后的工作安排。在自然界中，许多生物群体以群居的方式生活，从较低级的细菌乃至较高级的哺乳动物等均是如此。由于群居，群体面临天敌的威胁时，生物个体便能以智取胜，将族群打破，个体间形成一个个密集的聚集团，共同设计方案迷惑天敌，机动灵活地躲避天敌的侵害，对自身提供保护。同时，群居亦会增加生物群体发现食物的机率。