多智能体集群系统研究现状综述

张耕磊 哈尔滨理工大学荣成学院

引言：在生物群落中有一种现象普遍存在：大量的生物个体通过个体间局部的信息通讯，以一种简单的规则呈现的具有一定复杂性和全局性的群体运动，如大雁的“人”字型迁徙、鱼群的环绕运动等，本文将之称为“集群系统的编队行为”。在这类行为中，雁群、鱼群等称被称为“集群系统”。本文对生物集群系统的探索也主要基于仿生学的研究，对自然现象进行数学建模，进而得到理想的集群系统模型。

1.集群系统的概念

集群系统的模型主要描述的是空间内的大量个体往一个方向运动的行为，同时也要求所有个体最终具有相同的速度，但是彼此之间也相互保持距离以免发生碰撞。对于每一个个体而言，它们彼此之间可以进行信号的通信，但是这种通信仅限于个体的邻居之间，通过领航者对信息的逐级传导，进而使得这些比较简单的个体在一定的指令下呈现十分震撼的群体效果。如无人舰艇的协同作战、坦克机车协同编队以及无人机大规模编队飞行等。由于集群系统内部的个体之间的相互合作和自组织性，所以集群系统的鲁棒性和自适应性具有较强的先天优势。那么本文有必要对集群系统的编队进行系统的、深入的学习和研究。在进一步实现生产生活自动化的同时，促进国防和民生建设，计算机技术、机器人技术、自动控制技术、数学、系统学和生物学的学

2.集群系统研究的发展历史

在集群系统中，每个个体都是“智能体”，控制则体现于智能体之间的信息交流和自组织规则。1987年，Reynolds 在集群系统的计算机仿真方面做出了突破性的工作，提出了集群行为的三个基本原则：

1. 群体中每个智能体都有向相邻的智能体靠近的趋势。

2. 每个智能体都会保持不与邻近智能体碰撞。

3. 系统中所有智能体的速度都趋于一致。

通过以上三条原则，Reynolds提出了著名的“Boid”模型。Vicsek在1995年提出了一种简单的离散时间动态模型，这一模型基于速度匹配规则，假设每个粒子的运动速率不变，每个粒子的运动方向为该粒子相邻区域内所有粒子运动方向平均值的随机摄动。

Olfati-Saber和Murray提出处理集群系统一致性问题理论架构，设计了最基本的一致性算法。得出网络的代数连通度可以表征集群系统收敛速度的结论，给出了集群系统算法达到平均一致的充要条件。进入21世纪，Finke等人提出了多无人自主车系统协调控制模型。Lenoard等人对无人车系统进行了升级，提出了“虚拟领导者”的概念，虚拟领导者可以对集群系统的队形和系统的下一步运动状态进行指导。

我国学者对集群系统的编队控制也有较多卓著的贡献，取得了一定的科研成果。陈关荣对集群系统和复杂网络一致性的研究提出了整体的框架，虞文武对集群系统的一致性条件进行了探索，提出系统满足一致性的充分必要条件。

如今，集群系统编队的发展已日臻完善，随着机器人技术进入“智能机器人”时代，网络通信技术进入高速发展的阶段。三维空间多智能体协同编队控制也应用于许多行业和领域，组成多智能体网，在多方面都有十分出色的表现。

3 集群系统研究研究意义

集群系统编队控制是一个新兴方向，集群协同控制问题一直是多智能体集群研究的重点，问题可以分为两类：一种是编队控制问题，另一种是非编队控制问题，如任务分配和分布式监测等。

多智能体编队的问题被分为编队的形成，编队的保持、编队的变换、避障与路线规划等。它在智能机器人编队、现代战争、资源探测等方面都有很好的应用前景。

3.1 集群系统编队控制对智能机器人编队的意义

1959 年，从美国科学家Ingeborg和Devol创造出世界上第一台工业机器人，世界各国学者对机器人的研究一直未停止过 [6]，机器人的功能越来越接近人的功能，甚至是思维。但是，机器人的智能化也体现出单机器人功能的局限性。单个的智能机器人逐渐难以满足人民的需要。机器人集群系统在信息共享、处理和控制等方面都有着较强的优势。

3.2 集群系统编队控制对现代战争的意义

第二次世界大战以来，武器装备的发展呈现出大规模、精确化的趋势。地面战争中的编队化以及舰艇的协同作战都将是现代战争的重要发展方向。在战争中，编队可以实现自适应，集群中一台被击毁，其他装备可以迅速重整队形进行作战。

3.3 集群系统编队控制对现代战争的意义

随着地球现有陆地资源的枯竭。人类在探索新能源的同时，也在计划探索海洋资源并进一步探测陆地资源。在资源探测尤其是海洋资源探测方面传感器的编队控制是很有必要的[8]。传感器编队对当下的能源危机有很强的现实意义。

4 结语

本文通过对集群系统的概念历史和研究意义进行介绍，总结出这一门新兴学科的基本概念和新的意义。可见在新时代，集群系统作为一种更加智能高效的系统将在未来发挥更为重要的研究意义和现实价值。