基于生物智能体系统的群体自组织性、可扩展性、局部自治性、涌现性、异质性和混杂性等特点,研究具有通讯约束的群集智能混杂网络的渐近演化规律和网络的建模、控制算法与优化设计问题,建立相应的理论和方法。根据生物智能体系统群集运动的特点,分析典型的群集智能混杂网络中的通信约束,建立具有一定普适意义的群集智能混杂网络模型。分析不同类型通讯约束影响下群集智能混杂网络的各种群集渐近行为,理解和揭示网络的通讯约束与网络群体动力学行为之间的内在联系与规律。结合典型的实际人工网络,给出有限通讯资源情况下使网络达到最优运行效果的控制算法与设计。在理论上深刻理解通讯约束对群集智能复杂网络渐近行为的影响和作用,在实践上指导多机器人智能系统和多传感器智能网络等典型的具有通讯约束的群集智能网络系统的设计与实现。
communication constraints;swarming intelligence;complex network;asymptotic behavior;optimized design
本项目基于生物智能体系统的群体自组织性、可扩展性、局部自治性、涌现性、异质性和混杂性等特点,研究了具有通讯约束的群集智能混杂网络的渐近演化规律和网络的建模、控制算法与优化设计问题。本项目根据生物智能体系统群集运动的特点,分析了典型的群集智能混杂网络中的通信约束,如网络系统时延和通信时延、量化、噪声干扰、随机扰动、参数不确定和通信介质的不可靠等通信约束,对混杂网络一致性和同步的影响,建立了具有一定普适意义的群集智能混杂网络模型,如随机切换、奇异结构、随机拓扑结构、联合可达和切换联合可达领航者、有领航者的牵制控制、广播Gossip算法等网络模型。分析了不同类型通讯约束影响下群集智能混杂网络的各种群集渐近行为,并得到了保证混杂网络渐近行为的各种充分必要条件和充分性准则。借助反馈控制、脉冲控制、切换控制和混杂控制、采样控制、量化控制等策略,设计了相应混杂网络一致性算法和同步控制策略。本项目的研究发展了混杂网络群集动力学理论和方法,揭示了网络的通讯约束与网络群体动力学行为之间的内在联系与规律。结合典型的实际人工网络,给出了有限通讯资源情况下使网络达到最优运行效果的控制算法与设计。在理论上深刻理解了通讯约束对群集智能复杂网络渐近行为的影响和作用,在实践上指导了多机器人智能系统和多传感器智能网络等典型的具有通讯约束的群集智能网络系统的设计与实现。为设计、改造、管理和应用人工智能网络提供了理论指导,对解决国防国民经济建设中复杂环境下网络化多智能体系统的协调控制与优化设计问题提供了广阔的应用前景。本项目发表标注论文41篇,其中SCI收入33篇。