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Distributed Control Algorithm for Multi-Agent Cooperation: Leveraging Spatial Information Perception
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AI
DOI：10.1002/rnc.70138.png)
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摘要
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在自然界中，群体迁移和集体防御等协调行为体现了生物种群处理空间信息并相应调整行动的能力。受这些自然现象启发，研究人员引入了多种多智能体协同控制策略，例如固定邻域算法、固定数量算法和最远邻域算法。然而，这些方法存在收敛速度慢、抗干扰能力有限以及可解释性受限等障碍。为克服这些限制，本文提出了一种基于注意力机制的分布式多智能体协同控制算法。该算法动态调整智能体的信息感知权重，以促进复杂环境中的有效协调。此外，它整合了一种开创性的避障策略，确保在动态且高密度的环境中保持鲁棒性能。与现有方法相比，所提算法在收敛速度、抗干扰性及队形控制的可扩展性方面均有提升，同时保留了理论可解释性。本研究为多智能体系统的协同控制提供了新视角和创新方法，在机器人、自主系统等领域具有广泛应用前景。
Keyword:
cooperative algorithm
distributed flocking control
individual behavior model
swarm intelligence
velocity consensus convergence
期刊
IF:
3.2
论文数:
7.0K
被引数:
1.4W
机构
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