Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Способы разрешения конфликтов ПРИ КоллективноМ движениИ агентов-РОБОТОВ




Будем считать, что каждый агент-робот может двигаться по своему маршруту, удовлетворяющему граничным условиям, причём скорость и ускоренного движения задаются агентом-координатором на супервизорном уровне управления МАРС. Целью агента-координатора и локальных систем управления агентов-роботов является скорейшее прохождение всех маршрутов без столкновений для выполнения общего задания.

Для предотвращения столкновений (конфликтов) агент-координатор может передавать по каналaм связи команды o временной остановке роботов или об изменении скорости и ускорения их движения в зависимости от сложившейся ситуации. Эта ситуация оценивается координатором на основе запросов о текущем состоянии каждого робота, которая характеризуется его координатами и скоростью. Для прогнозирования возможных конфликтов агент-координатор должен знать маршруты и скорости движения роботов на заданное время вперёд или на всём интервале движения. В этом случае он может заранее рассчитать время и место возможных столкновений роботов. Стратегия упреждающего разрешения конфликтов заключается в заблаговременном изменении агентом-координатором скорости движения роботов по спланированным маршрутам.

Однако в действительности агент-координатор обычно использует информацию только о текущем положении и скорости роботов, что ограничивает его возможности по прогнозированию и разрешению конфликтов. В зоне возможного столкновения роботов он может изменить скорость их движения (например, затормозить или остановить робот на какое-то время) с помощью команд, передаваемых по каналам прямой связи в локальные системы управления. Однако такая стратегия разрешения конфликтов может оказаться неэффективной или нереализуемой.

Другие способы разрешения конфликтов относятся к тактическому уровню. Они основываются на обмене информацией о маршруте и скорости движения между автономными системами управления роботов через прямые каналы связи (например, радиоканалы) или через агента-коммуникатора с памятью (например, в виде "доски объявлений"), играющего роль посредника для адресной связи и быстрой передачи данных между агентами-роботами. При этом подходе каждая локальная система управления берёт на себя дополнительные функции агента-координатора. Она использует описанные выше стратегии разрешения конфликтов для автономного принятия каждым роботом индивидуальных решений, адекватных глобальной ситуации. Это значительно усложняет интеллектуальную систему управления каждого робота и делает невозможным управление МАРС в реальном времени. Для упрощения систем управления роботов в рамках такого подхода можно использовать сенсорную информацию о близости робота-агента по отношению к другим роботам и препятствиям, получаемую, например, с помощью дальномеров.

Значительный интерес для мульти-агентного управления представляют также способы разрешения конфликтов на тактическом уровне, основанные на использовании мульти-агентных экспертных правил “дорожного движения” и нейросетевых алгоритмов распознавания дорожных ситуаций. Эти правила должны быть обязательными для автономных систем интеллектуального управления роботов как агентов. Для локального управления движением роботов с учётом их нелинейной динамики можно использовать алгоритмы программного и адаптивного управления, а также нейросетевые алгоритмы, обеспечивающие обучаемость и высокий параллелизм при обработке информации.

Этапы построения интеллектуальных систем.

Технология разработки систем ИИ включает ряд крупных этапов, типичными из которых являются следующие:

- выбор архитектуры системы (числа и типа агентов, локальных целей, стоящих перед каждым из них, принципов взаимодействия и выработки глобальных решений);

- изучение свойств и поведения среды, с которой придется иметь дело агентам. Этот этап называется извлечением знаний о среде;

- представление на формальном языке глобальных (доступных всем агентам) и локальных знаний, полученных ранее;

- выбор механизма вывода для каждого из агентов, на основе использования которого агент будет достигать поставленной цели;

- разработка программы и аппаратуры, реализующей мультиагентную систему.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-11; Просмотров: 288; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.009 сек.