【摘 要】
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针对灾难环境中多agent协作问题进行了研究,提出了一种基于影响度与状态预测的多agent协作算法。首先该算法根据协作任务对信息的需求,使用影响度函数对agent感知到的信息进
【基金项目】
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河南省基础前沿资助项目(142300410349);河南省软科学资助项目(14240041001)
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针对灾难环境中多agent协作问题进行了研究,提出了一种基于影响度与状态预测的多agent协作算法。首先该算法根据协作任务对信息的需求,使用影响度函数对agent感知到的信息进行处理;其次利用预测算法对任务的后续状态和agent的行为进行预测并根据预测结果制定协作策略;最后执行协作任务的agent根据动作效果和触发条件动态调整协作策略。为了验证算法的有效性,在Unity3D中搭建仿真平台,对比不同协作算法的收敛率、救援人数和整体得分,结果表明该算法的收敛速度快、救援人数多且整体得分最优,可以有效地指导ag
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