[发明专利]一种基于全局信息的群体分布式协商方法

说明书

本发明提供一种基于全局信息的群体分布式协商方法。本发明应用于由多个同构或异构智能体组成的智能体群体，单智能体移动过程中，可以实时探测、获得探测范围内用户的位置信息，并与群体内其它智能体进行信息交互。本发明中，单智能体基于交互信息和探测信息，通过信息融合机制，得到全局信息；每个单智能体通过聚类算法，使用全局信息，得到下一阶段目标点集合；多智能体群体通过分布式协商机制，完成任务分配，得到自身下一阶段目标点；智能体向目标点移动，重复上述过程，解决多智能体决策与任务分配问题。

技术领域

本发明涉及多智能体决策与任务分配领域，尤其涉及一种基于全局信息的群体分布式协商方法。

背景技术

随着技术的提升，单智能体在许多特定应用场景中，已具备良好的能力，能够帮助用户实现指定功能。随着应用场景复杂度的提高，单智能体限于感知能力和任务执行能力，已经无法满足用户需求。多智能体联合执行任务，成为解决高复杂度任务的最佳选择。在当前多智能体领域研究中，为了保证任务的完成度，需要提升群体决策与任务分配能力。

在当前决策与任务分配研究内容中，可以按照群体决策与任务分配信息来源，分为集中式决策于任务分配方法和分布式决策于任务分配方法。集中式决策与任务分配方法的特点是：单个智能体获得群体的感知信息后，通过算法得到全局任务分配方案，并将该方案发送给群体内的其它智能体，指挥其它智能体运行，从而达到决策与任务分配目的。其优点是获取信息全面，任务分配结果理论较优，其缺点是过度依赖中心节点，且中心节点的计算负荷较大，没有考虑实际应用。

分布式决策与任务分配方法的特点是：单智能体基于局部信息，独立完成决策。其优点是群体抗扰性较强，相较于集中式，算法复杂度有所降低。当前该方向研究的缺点是，没有充分利用智能体的通信能力，缺乏决策协商机制，不利于冲突消解，由于信息的局限性，决策结果也具有局限性。

发明内容

为了解决多智能体决策与任务分配实现问题，本发明提出了一种基于全局信息的群体分布式协商方法。该方法在分布式决策与任务分配体系结构下，充分利用智能体间通信能力，通过协商机制，消解决策冲突，提升多智能体群体运行性能，解决决策结果局限性的问题。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案为：

一种基于全局信息的群体分布式协商方法，所述群体由多个智能体构成，包括以下步骤：

(1)单个智能体在移动过程中实时探测用户的识别码，并获得探测范围内用户的位置信息，然后将由用户的识别码和对应的位置信息组成的探测信息与群体内其它智能体进行信息交互；

(2)每个智能体将来自其它智能体的信息结合自身的探测信息，通过信息融合机制，得到全局信息；

(3)当群体内的智能体均抵达自身目标点后，各智能体通过聚类算法，得到待选目标点集合；

(4)多智能体通过分布式协商机制，得到自身下一阶段目标点；

(5)各智能体向目标点移动，返回步骤(1)继续执行任务。

进一步的，所述智能体具有通信、探测、移动能力，群体内的智能体均能与群体内其它智能体通信，群体内的智能体均具有有限的探测范围。

进一步的，步骤(1)中，智能体通过搭载的传感器获得探测范围内用户的识别码和对应的位置信息。

进一步的，步骤(1)中，智能体将得到的探测信息，通过通信系统发送给群体内其它智能体，其它智能体对该信息进行接收。

进一步的，每个智能体均维护一张全局态势表，该表内存有用户的识别码及对应位置信息；步骤(2)中，各智能体根据本体的探测信息以及接收到的群体内其它智能体发送的探测信息，动态地更新本体的全局态势表。