【摘 要】
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针对当前大部分蜂拥控制算法应用于多智能体系统的控制时，容易出现的“局部聚集”现象，借鉴复杂网络社团结构的思想，采用聚类分析算法将多智能体系统划分成若干个子系统，并设计仅依赖于子系统中邻居个体的信息交互规则；随后，从子系统中选择若干个智能体作为信息智能体，将多智能体系统的蜂拥控制转化为多个子系统的蜂拥控制，以保证多智能体系统在动态演化过程中始终保持连通；最后，通过与经典蜂拥控制算法的仿真对比，验证了
【机 构】
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华东交通大学电气与电子工程学院,江西省南昌市 330013
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针对当前大部分蜂拥控制算法应用于多智能体系统的控制时，容易出现的“局部聚集”现象，借鉴复杂网络社团结构的思想，采用聚类分析算法将多智能体系统划分成若干个子系统，并设计仅依赖于子系统中邻居个体的信息交互规则；随后，从子系统中选择若干个智能体作为信息智能体，将多智能体系统的蜂拥控制转化为多个子系统的蜂拥控制，以保证多智能体系统在动态演化过程中始终保持连通；最后，通过与经典蜂拥控制算法的仿真对比，验证了改进算法的有效性。
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