申请/专利权人：中国空间技术研究院

申请日：2020-11-18

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN112348157B

主分类号：G06N3/006

分类号：G06N3/006

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2021.03.02#实质审查的生效;2021.02.09#公开

摘要：本申请公开了一种多智能体系统编队构型的协同优化方法及装置，所述方法包括：为每个智能体建立表示待优化位置的位置变量xi，建立对准变量θi，建立增益变量γi；为每个智能体开启迭代过程，在每次迭代中，至少执行下述处理中的至少之一：计算本地效能梯度和约束梯度、进行邻居间的交互协调、进行位置变量更新、进行对准变量更新、进行增益变量更新；判断迭代是否完成：确定每个智能体计算已经迭代的次数πi，当次数πi大于或大于等于给定的最大迭代次数πmax时，迭代完成，否则重复迭代过程，迭代完成后，将每个智能体将最终的位置变量xi作为构型优化的位置信息；将智能体按构型优化的位置信息进行排布。

主权项：1.一种多智能体系统编队构型的协同优化方法，其特征在于，所述方法包括：为每个智能体建立表示待优化位置的位置变量xi，建立对准变量θi，建立增益变量γi，其中，xi为维度为k的列向量，代表第i个智能体在k维空间的坐标，i为智能体的编号，k为正整数，θi为非负实数，γi为正实数；在t＝0时刻，每个智能体初始化xi＝Pi，θi＝0，γi＝1，其中Pi为第i个智能体当前的实际位置，同样是维度为k的列向量；为每个智能体开启迭代过程，在每次迭代中，至少执行下述处理中的至少之一：计算本地效能梯度和约束梯度、进行邻居间的交互协调、进行位置变量更新、进行对准变量更新、进行增益变量更新；判断迭代是否完成：确定每个智能体计算已经迭代的次数πi，当次数πi大于或大于等于给定的最大迭代次数πmax时，迭代完成，否则重复迭代过程，其中，πi和πmax均为正整数；迭代完成后，将每个智能体最终的位置变量xi作为构型优化的位置信息；将智能体按构型优化的位置信息进行排布；其中，所述计算本地效能梯度和约束梯度，包括：基于智能体的本地效能函数，计算本地效能梯度；基于包络曲面函数，计算约束梯度；所述进行邻居间的交互协调，包括：使每个智能体与邻居智能体进行信息交互；邻居智能体是指能够与当前智能体发生通信交流和信息交互的网络拓扑邻近的智能体；所述进行位置变量更新，包括：基于每个智能体的质量、本地效能梯度、约束梯度和更新时间步长，更新位置变量；所述进行对准变量更新，包括：基于每个智能体和每个邻居智能体的更新后的位置变量、约束梯度、效能梯度，更新对准变量；所述进行增益变量更新，包括：基于更新后的位置变量，更新增益变量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国空间技术研究院 多智能体系统编队构型的协同优化方法及装置

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