[发明专利]基于演化博弈理论的多智能体协调控制方法

摘要

本发明公开了一种基于演化博弈理论的多智能体协调控制方法。通过构建一个具有自然选择属性的演化系统，考虑智能体之间的博弈冲突，实现多智能体的协调控制。所提出的方法包括以下步骤S1建立多智能体理论框架；S2通过通讯拓扑图建立智能体之间的拓扑关系设通讯拓扑图；S3根据被控制的目标确定博弈类型；S4根据智能体之间的博弈关系计算收益，基于博弈矩阵定义多智能体系统的状态，系统中每一组分量的变化采用复制动力学方程表示，分析复制动力学方程的平衡点，确定系统的演化稳定策略；S5评估智能体的适应度；S6在系统演化过程中智能体评估其收益并进行策略更新。

主权项

一种基于演化博弈理论的多智能体协调控制方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：建立多智能体理论框架：设置一个由n个智能体构成的系统，系统中的智能体由集合N＝{1,2,…,n}确定，对每个智能体i∈N进行“状态”“行为”“通讯”“适应度”的多项定义；S2：通过通讯拓扑图建立智能体之间的拓扑关系：设通讯拓扑图为G＝(N,ε)，其中结点集为N＝{1,2,…,n}，边集为S3：根据被控制的目标确定博弈类型：所述控制的目标是使得由相互竞争的智能体所构成的整体系统实现预定的性能指标；S4：根据智能体之间的博弈关系计算收益：基于博弈矩阵定义智能体系统的状态，系统中每一组分量的变化采用复制动力学方程表示，分析复制动力学方程的平衡点，确定系统的演化稳定策略；S5：评估智能体的适应度：所述适应度通过智能体之间的博弈决定，在演化的每一时间步t∈{0,1,…}，智能体i依照所设计的适应度函数分别获得其适应度值Fitnessi(t)，该值由智能体依据自身及其邻居的信息，经适应度函数Fi计算而得；S6：在系统演化过程中智能体评估其收益并进行策略更新：智能体的策略进化采用随机学习的方法，智能体比较其适应度与邻居平均适应度的差异，依概率更新其策略，多种不同的更新规则用于刻画种群的进化。