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关键词

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机器学习 15

新一代智能制造 10

智能化 8

工业软件 5

智能 4

智能控制 4

物联网 4

群体智能 4

新一代人工智能 3

智能电网 3

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COVID-19 2

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中国制造 2

云计算 2

交通基础设施 2

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多智能体分布式智能控制在VAV空调系统中的应用

张宏伟,吴爱国,盛涛

《中国工程科学》 2006年第8卷第7期页码 58-62

摘要：

针对变风量（VAV）空调系统的特性，将VAV系统分解为多个智能体，提出了基于多智能体技术的分布式智能控制方法，有效地解决了变风量空调系统回路间的解耦和协调问题。

关键词：变风量智能体多智能体系统分布式智能控制

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针对意外崩溃智能体的教练辅助多智能体强化学习框架 Research Article

赵鉴1,赵有朋1,王维埙2,阳明宇1,胡迅晗1,周文罡1,郝建业2,李厚强1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1032-1042 doi: 10.1631/FITEE.2100594

摘要：多智能体强化学习在实际场景中很难应用，一部分原因在于模拟环境和现实环境之间存在差距。造成这种差距的一个原因是，模拟系统总是假设智能体可以一直正常工作，而实际上，由于不可避免的硬件或软件故障，一个或多个智能体可能会在合作过程中意外 “崩溃”。这样的崩溃会破坏智能体之间的合作，导致系统性能下降。本文中，我们给出了意外崩溃情况下合作多智能体强化学习系统的正式定义。为增强系统应对崩溃时的鲁棒性，提出教练辅助多智能体强化学习框架，其在训练过程中引入一个虚拟教练智能体，以调整系统的崩溃概率。为教练智能体设计了3种教练策略和重采样策略。据我们所知，这是研究多智能体系统中意外崩溃情况的首项工作。在网格环境和星际争霸微管理任务上的大量实验表明，相比固定崩溃概率和课程学习的教练策略，自适应策略更加有效。

关键词：多智能体系统；强化学习；意外崩溃智能体

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多智能体协作与博弈展望：挑战、技术和应用 Perspective

刘瑜1,李徵2,姜智卓2,何友1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1002-1009 doi: 10.1631/FITEE.2200055

摘要：近年来，多智能体系统在解决复杂环境中各种决策问题方面取得显著进步，并已实现与人类相似甚至更好的决策性能。本文从任务挑战、技术方向和应用领域3个角度简要回顾多智能体协作和博弈相关技术。首先回顾近期多智能体系统工作中的典型研究问题和挑战，然后进一步讨论关于多智能体协作和游戏任务的前沿研究方向，最后对多智能体协作与博弈的应用领域进行重点展望。

关键词：多智能体；博弈论；集体智能；强化学习；智能控制

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博弈的存在与实践：对多智能体博弈发展的思考 Perspective

董琦1,吴镇宇1,2,陆军1,孙凤松1,3,王锦宇1,3,杨焱煜1,尚晓舟1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 995-1001 doi: 10.1631/FITEE.2100593

摘要：本文从人类对博弈的认识过程出发，探讨了博弈的存在与实践，阐述了多智能体博弈研究难点，并基于演化思想，从系统论的角度出发，提出多智能体演化博弈理论框架。以下一代预警探测系统为例，介绍了多智能体演化博弈的应用实践。构建了多智能体自组织博弈决策模型和多智能体强化学习方法，对研究高维复杂环境下的组织化、体系化博弈行为具有重要意义。

关键词：博弈；多智能体系统；多智能体演化博弈；预警探测

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带有网络智能体的去中心化多智能体强化学习进展 Review Article

张凯清1,杨卓然2,Tamer BAŞAR1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第6期页码 802-814 doi: 10.1631/FITEE.1900661

摘要：多智能体强化学习长期以来一直是机器学习和控制领域的重要研究课题。最近在（单智能体）深度强化学习领域的进展重新唤醒了对多智能体强化学习的研究兴趣，尤其在理论分析方面。本文回顾这个大课题中的一个子领域：带有网络智能体的去中心化多智能体强化学习。在这一场景中，多个智能体在一个共同的环境中进行序贯决策，无需中心控制器的协调，且智能体被允许和它们在通信网络上的邻居交换信息。这样的一个模型在很多方向都有相关应用，包括机器人控制、无人车控制、移动传感器网络控制、智能电网，等等。本综述旨在覆盖和整理我们和其他科研人员在这一方向的相关工作。

关键词：强化学习；多智能体系统；网络系统；一致性优化；分布式优化；博弈论

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一种面向平台型智能制造系统调度的多智能体架构 Special Feature on Industrial Internet

Yong-kui Liu, Xue-song Zhang, Lin Zhang, Fei Tao, Li-hui Wang,yongkuiliu@163.com,xs_zhang@126.com,zhanglin@buaa.edu.cn,ftao@buaa.edu.cn,lihuiw@kth.se

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第11期页码 1465-1492 doi: 10.1631/FITEE.1900094

摘要：在过去几年，一些智能制造概念相继被提出，如云制造、工业4.0以及工业互联网。它们共同目的之一是通过构建汇聚资源的平台，实现跨企业资源协同优化配置。我们称这样的制造系统为平台型智能制造系统。因此，一个平台型智能制造系统可看作一个规模巨大的信息物理系统，其中信息部分是平台而物理部分是相应物理制造系统。对一个平台型智能制造系统而言，一个重要问题是如何实现汇聚资源的优化调度。多智能体技术为该问题的解决提供了一种有效方法。本文提出一个面向平台型智能制造系统调度的多智能体架构，包括平台层次的调度多智能体系统和企业层次的调度多智能体系统。提出平台型智能制造系统调度的流程、特征和需求。基于上述架构，提出一个面向平台型智能制造系统的调度模型。通过案例，验证了所提架构和模型的有效性。

关键词：平台；智能制造；多智能体；调度

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一种新型的有向拓扑条件下普通线性多智能体系统的一致性协议 Article

Hao-liang LI, Ren-nong YANG, Qiu-ni LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第8期页码 1071-1081 doi: 10.1631/FITEE.1601422

摘要：本文研究了普通线性多智能体系统在有向拓扑条件下的一致性问题。

关键词：多智能体；一致性；PID（Proportional-integral-derivative）控制；线性矩阵不等式

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超长筒体与滚圈三维多体接触体系的力学特征

梁小玲,肖友刚,李学军

《中国工程科学》 2005年第7卷第12期页码 41-44

摘要：

针对筒体、滚圈结构重复性强的特点，基于多重子结构技术，建立了超长筒体与滚圈三维多体接触模型；应用参数二次规划法，对中铝公司河南分公司2号窑筒体与滚圈的多体接触模型进行了有限元数值计算，得出结论：a

关键词：筒体多体接触多重子结构力学特征

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探索与打击任务中异构智能体动态分组策略 Research Article

陈晨1,吴啸尘1,陈杰1,2,Panos M. PARDALOS3,丁舒忻4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第1期页码 86-100 doi: 10.1631/FITEE.2000352

摘要：多变的环境和复杂的作战任务对无人作战智能体任务群组的构建提出了新的要求。本文旨在解决新需求下的任务群组动态构建问题。针对智能体的异构性，在不断探索任务的情况下群体形成方法需满足能动态形成新的群组。

关键词：多智能体；动态作战任务；任务组形成；启发式规则；组网开销

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基于数字信息素和领航算法的未知环境多智能体目标探测 Research

邵燕1,赵志峰1,2,李荣鹏1,周裕庚3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第5期页码 649-808 doi: 10.1631/FITEE.1900659

摘要：在复杂且动态性强的环境中，指导多无人机系统协调运作是一项具有挑战性的技术。基于数字信息素和当前主流无人系统控制算法，提出一种有限先验知识下多无人机系统目标探测分布式算法。通过改进不同语义数字信息素的融合算法和个体行为决策方案，提出一种更合理、有效的信息素更新机制。同时，考虑到一些个体在感知和交流方面的局限性，以及受自然界蜂拥算法启发，在Olfati–Saber无人机群控制算法基础上，设计了新的领航算法模型。此外，使用矢量信息代替传统标量信息素，使无人机群具有更高探测效率。仿真结果表明，该算法在指定区域的探测覆盖率、目标获取及回访效率、避障能力等方面都有较好表现。

关键词：群体智能；数字信息素；人工势场；领航算法

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正实特征值切换拓扑的一般线性多智能体动态系统稳定性 Article

李升波, 王志涛, 郑洋, 杨殿阁, 游科友

《工程（英文）》 2020年第6卷第6期页码 688-694 doi: 10.1016/j.eng.2020.05.006

摘要：

时变的网络拓扑结构对多智能体系统的稳定性具有重要的影响。本文研究了在拓扑结构切换情况下，具有“领航者-跟随者”拓扑结构的一般线性多智能体动态系统的稳定性，并将其用于网联汽车的队列控制。为描述多智能体之间的信息交换，本文将切换拓扑建模为关联矩阵特征值均为正实数的有向图，利用黎卡提不等式设计了分布式控制率，并估算了闭环系统的收敛速度。研究提出了具有切换拓扑的多智能体系统稳定性充分判据，同时利用共同李雅普诺夫函数证明了该闭环系统的稳定性。将所得到的结论应用于网联汽车的队列控制，证明了所提出方法的有效性。

关键词：稳定性多智能体系统切换拓扑共同李雅普诺夫函数

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基于多智能体微分博弈的数据驱动协同一致控制 Research Article

石宇1,化永朝2,于江龙1,董希旺1,2,任章1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1043-1056 doi: 10.1631/FITEE.2200001

摘要：本文研究了多智能体微分博弈问题及其在协同一致控制中的应用。提出系统化的多智能体微分博弈构建和分析方法，同时给出一种基于强化学习技术的数据驱动方法。与现有研究相比，该模型解决了多智能体所需信息的耦合问题，并实现分布式框架下全局纳什均衡和稳定控制。构造了与此纳什解对应的等价并行强化学习方法。最后，仿真结果验证了学习过程的有效性和一致控制的稳定性。

关键词：多智能体系统；微分博弈；一致控制；数据驱动；强化学习

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基于多智能体深度强化学习的工业无线网络端边协同资源分配 Research Article

刘晓宇1,2,3,4,许驰1,2,3,于海斌1,2,3,曾鹏1,2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第1期页码 47-60 doi: 10.1631/FITEE.2100331

摘要：边缘人工智能通过协同利用设备侧和边缘侧有限的网络、计算资源，赋能工业无线网络以支持复杂和动态工业任务。面向资源受限的工业无线网络，我们提出一种基于多智能体深度强化学习的资源分配（MADRL-RA）算法，实现了端边协同资源分配，支持计算密集型、时延敏感型工业应用。首先，建立了端边协同的工业无线网络系统模型，将具有感知能力的工业设备作为自学习的智能代理。然后，采用马尔可夫决策过程对端边资源分配问题进行形式化描述，建立关于时延和能耗联合优化的最小系统开销问题。接着，利用多智能体深度强化学习克服状态空间维灾，同时学习关于计算决策、算力分配和传输功率的有效资源分配策略。在此基础上，提出步进的ε-贪婪方法来平衡智能代理对经验的利用与探索。最后，通过大量对比实验，验证了MADRL-RA算法相较于多种基线算法的有效性。

关键词：多智能体深度强化学习；端边协同；工业无线网络；时延；能耗

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基于线性二次最优化的多智能体编队控制

Chang-bin Yu, Yin-qiu Wang, Jin-liang Shao,brad.yu@anu.edu.au,wh6508@gmail.com,jinliangshao@126.com

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第2期页码 96-109 doi: 10.1631/FITEE.1500490

摘要：多智能体编队控制是研究这一类问题的基础。创新点：针对三种不同的单积分器多智能体最优编队情况，分别提出相应的网络连接拓扑以及局部反馈矩阵；不同于其他论文不能给出网络拓扑以及局部最优反馈矩阵的具体解析解，本文给出相应的解析解，并且证明解析解与实际物理系统完全相符方法：应用代数图论以及矩阵理论的相关知识，针对无物理耦合的多智能体系统，通过求解代数里卡蒂方程，设计智能体之间的网络连接拓扑以及局部反馈矩阵，保证多智能体系统在完成编队的同时相应的LQR指标最优。针对有物理耦合的多智能体系统，同样通过求解代数里卡蒂方程，得到相应的网络连接拓扑以及局部反馈矩阵，保证多智能体系统在完成编队的基础上使相应的LQR指标最优；针对有物理耦合但无法设计网络拓扑的多智能体系统结论：对于无物理耦合单积分器多智能体的编队问题与有物理耦合单积分器多智能体的编队问题，分别设计网络连接拓扑以及局部反馈矩阵，在多智能体系统完成编队的基础上保证相应的性能指标达到最优。

关键词：线性二次最优；编队控制；代数里卡蒂方程；最优控制；多智能体系统

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交互式体积光照绘制中基于GPU的单绘制遍多切片算法 Research Articles

罗德宁,林毅,张建伟

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第8期页码 1092-1103 doi: 10.1631/FITEE.2000214

摘要：体绘制在医学成像和工程应用领域发挥着重要作用。为获得更好的体数据三维形状感知，近年来人们在真实感光照体绘制方面进行了大量研究。然而，交互式体绘制的计算开销异常高，当数据量和算法复杂度增加时，问题的可解性受到不利影响。本文提出一种基于GPU的可扩展单绘制遍多切片（multi-slice per pass，MSPP）体绘制算法，该算法可以快速生成全局体阴影，并基于传递函数实现半透明效果，以改善体数据的形状和深度感知。此外，MSPP易于集成到基于sort-first或sort-last算法的并行渲染框架中，以加速体绘制。此外，基于本文中可扩展切片的体绘制框架能够与多种传统体绘制框架结合。

关键词：体绘制；体积光照；体数据；单绘制遍多切片