《异步切换多智能体系统的协同输出调节探讨》一文主要关注的是在系统模态不匹配情况下的异步切换多智能体系统的输出调节问题。输出调节是控制系统理论中的一个重要概念,旨在设计控制律以使闭环系统渐近稳定,并在存在扰动时确保系统的输出能够跟踪参考输入或抑制干扰。多智能体系统的协同输出调节则是这一问题在多智能体系统环境中的应用,特别是一致性问题,可以视为输出调节的一种特殊情况。
文章中提到了粒子群算法(PSO)作为多智能体系统的优化工具。PSO是一种基于群体智慧的优化算法,模仿鸟群捕食行为,通过迭代寻找全局最优解。相比遗传算法,PSO更简单,没有“交叉”和“变异”操作,而是通过追踪最佳解来探索解决方案空间。该算法在处理复杂问题时表现出高精度和快速收敛的优点。
在多智能体系统的数据生成过程中,文章建议使用简单的策略,因为每个算法运行只能测试一种路径,所以路径数量决定了算法的运行次数。首先,通过程序插装获取真实的适应值,然后使用这些数据训练多智能体系统,选取具有优秀适应值的个体进行程序运行,从而评估实际的适应值水平。如果目标路径不变,只需在初期对多智能体系统数据进行训练,后续运行无需更新。
在分布式输出反馈控制协议的设计上,文章提出了包括评价模型、执行模块和优化功能的整体框架。评价模块评估执行模块的性能并优化成本函数;执行模块根据改进的策略产生动作并对被控对象作出反应;通过神经网络和强化学习等算法,实现函数的近似和优化,动态更新系统参数。效用函数用于评估函数输入在系统内的效果,其重要性取决于折扣因子的大小,合适的折扣因子和学习率能保证系统的收敛速度和稳定性。
强化学习方法,如策略迭代和值迭代,被用来优化传统动态规划,解决离散和非线性系统的控制问题。策略迭代不断评估和改进策略以找到最优控制策略,而值迭代则侧重于寻找最优函数。然而,稳定的外部参数条件是确保策略评估有效性的关键。
综上所述,本文深入探讨了异步切换多智能体系统的协同输出调节问题,介绍了基于PSO的优化算法和分布式输出反馈控制协议的设计策略,为解决此类系统的控制问题提供了理论和技术支持。