【摘 要】
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令人着迷的生物集群现象广泛存在于各种生物之中。鱼翔浅底,椋鸟群飞,诸如此类协调有序的集群行为以高度聚集性的一致性群体模式在自然界中呈现,且由个体间相对简单的局部交互作用产生。通过这种方法,生物群体可以在各种情况下展现出单个体无法实现的分布式、自适应和鲁棒性等智能特性。为从个体和群体层面上解释复杂的集群行为,以进一步将生物群体所展现出的这些智能特性赋予无人集群系统,本文对生物群体的集群行为展开研究。
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令人着迷的生物集群现象广泛存在于各种生物之中。鱼翔浅底,椋鸟群飞,诸如此类协调有序的集群行为以高度聚集性的一致性群体模式在自然界中呈现,且由个体间相对简单的局部交互作用产生。通过这种方法,生物群体可以在各种情况下展现出单个体无法实现的分布式、自适应和鲁棒性等智能特性。为从个体和群体层面上解释复杂的集群行为,以进一步将生物群体所展现出的这些智能特性赋予无人集群系统,本文对生物群体的集群行为展开研究。基于此,本文针对群体追捕和逃逸问题以及群体避障行为,提出了基于视觉感知-决策-驱动模型的建模方法;为构建智能化无人集群系统,迁移生物智能特性,引入学习型智能体改善群体协调问题。针对群体追捕和逃逸问题,从生物神经科学领域角度出发,我们提出了基于个体的视觉感知-决策-驱动模型。在该模型中,我们考虑了2种类型的自推进个体,即捕食者和猎物,模型包含了同类个体间的校准和排斥交互作用。追捕和逃逸被描述为异类个体间的逃逸和追捕交互作用。基于该模型,我们发现了两种捕获模式,即合作捕获和分散捕获。然后,我们调控内部参数以分析这两种模式的产生条件,并调整外部经验参数以探讨它们对这两种捕获模式的影响。面向无人集群系统必要条件,即群体避障行为,我们提出了视觉感知-决策-驱动的通用避障模型。模型中,整个系统不存在中心控制,并且个体间没有信息交换。个体仅依靠视野遮挡与否所代表的视觉感知信息与其他个体进行交互。该模型可以有效地实现生物群体的避障行为,个体可以与障碍物之间保持一定的安全距离,同时群体表现出相对较好的一致性。最后,我们对模型参数进行了敏感性分析,以分析其对模型的影响。为构建智能化无人集群系统实现群体效能最大化,我们基于人工智能算法对群体协调问题展开研究。研究过程中,我们将群体协调问题抽象为网络化的颜色协调游戏,并引入强化学习编码的学习型智能体以改善群体协调问题。我们首先证明学习型智能体可以有效地改善群体协调问题,并发现贪婪参数和网络位置的选取对于该改善效果尤为重要。最后,我们证明学习型智能体对邻居产生直接影响进而对非邻居个体产生间接影响的方式,并解决个体无法解决的冲突。基于此,学习型智能体改善群体协调问题使其达到全局协调状态。
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