[发明专利]一种基于双层网络的多智能体群集控制方法

摘要

本发明提供一种基于双层网络的多智能体群集控制方法，设计了双层网络，智能体通过上层网络分布式地估计自身的期望速度，操作员的输入能够通过上层网络进行操作员操作意图的前馈，影响每个智能体的期望速度的估计过程；然后通过传递各自的期望速度，通过下层网络快速计算出各自的实际速度和实际运动方向，实现各智能体的速度一致、距离保持、跟随人的输入进行运动；由此可见，本发明中的每个智能体更早地意识到集群的运动趋势，将人的控制意图更快地传给整个多智能体系统，能够提高多智能体系统对输入的响应，保证了操作员的操作效率，还降低了操作员的精力损耗，降低了多智能体系统的人机比例，从而降低了任务人工成本。

主权项

1.一种基于双层网络的多智能体群集控制方法，应用于多智能体系统，所述多智能体系统包括多个智能体，且智能体的数量用N表示，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：随机选取一个智能体作为领航者，剩余智能体作为跟随者，且跟随者均能通过自身或多个其他智能体与所述领航者进行通信；S2：分别将各智能体作为当前智能体，再根据基于P估计器的上层网络分别获取各智能体的期望速度，其中，所述上层网络的表达式为：其中，k_i、λ、a_ij、f_i、γ_i为设定系数，x_i表示当前智能体的期望速度，i＝1,2,3…,N，x_j表示当前智能体的邻居的期望速度，j＝1,2,3…,N_I，N_I为当前智能体的邻居的个数，表示当前智能体的期望加速度，p_i表示当前智能体的实际速度，u_i表示输入到当前智能体的设定加速度，其中，若当前智能体为领航者，则u_i为外部用户输入，若当前智能体为跟随者，则u_i为0；S3：将上层网络获取的各智能体的期望速度输入到基于设定群集控制率的下层网络，更新各智能体的实际速度和实际运动方向；S4：将步骤S3中获取的各智能体的实际速度代替步骤S2中的实际速度p_i，再根据更新后的实际速度重复步骤S2～S3，从而实现多智能体群集控制。