[發(fā)明專利]一種基于粗糙信息的有向多智能體網(wǎng)絡(luò)的分布式優(yōu)化方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011154250.2
• 申請(qǐng)日: 2020-10-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112583633B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-04-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳飛;金瑾;項(xiàng)林英;魏永濤;孫文義
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東北大學(xué)秦皇島分校
• 主分類號(hào): H04L41/12
• 分類號(hào): H04L41/12;H04L67/12
• 代理公司: 沈陽(yáng)東大知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 21109
• 代理人: 李梁

本發(fā)明提供一種基于粗糙信息的有向多智能體網(wǎng)絡(luò)的分布式優(yōu)化方法，涉及控制與信息技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明只考慮了相鄰節(jié)點(diǎn)之間的粗糙信息，且每個(gè)節(jié)點(diǎn)只需知道入度鄰居的狀態(tài)信息，盡量減少了必要條件，增強(qiáng)算法在實(shí)際應(yīng)用中的可行性。該算法在僅獲取智能體與其入度鄰居之間粗糙的狀態(tài)信息的情況下，仍能很好融合相鄰節(jié)點(diǎn)信息，使節(jié)點(diǎn)狀態(tài)收斂趨于一致，且最終收斂到近似最優(yōu)解。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及控制與信息技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于粗糙信息的有向多智能體網(wǎng)絡(luò)的分布式優(yōu)化方法。

背景技術(shù)

多智能體網(wǎng)絡(luò)是指由多個(gè)智能體組成的網(wǎng)絡(luò)，其中每個(gè)智能體是一個(gè)物理或抽象的實(shí)體，具有感知環(huán)境、計(jì)算/處理信息、與相鄰智能體進(jìn)行通信這三大基本特性。在實(shí)際應(yīng)用中，多智能體網(wǎng)絡(luò)中的智能體可以是一套軟件，也可以是無(wú)人機(jī)、機(jī)器人等硬件。根據(jù)是否需要全局信息，多智能體網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問(wèn)題可以分為集中式、分散式和分布式三種方法。分布式優(yōu)化問(wèn)題是指每個(gè)智能體在獲得各自局部信息的情況下，通過(guò)與相鄰智能體進(jìn)行信息交換，設(shè)計(jì)處理全局目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化策略，具有代價(jià)小、靈活性高、可擴(kuò)展性高、適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，并已成為優(yōu)化領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。多智能體網(wǎng)絡(luò)的分布式優(yōu)化問(wèn)題在軍事領(lǐng)域及民事領(lǐng)域等都得到了廣泛的應(yīng)用，例如編隊(duì)控制、智能機(jī)器人控制、機(jī)器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化以及交通控制等。

近些年來(lái)，用于解決多智能體分布式優(yōu)化問(wèn)題的算法不斷增加。表一是列舉的幾種分布式優(yōu)化算法。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)信息交換的方式，建模的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D分為有向圖和無(wú)向圖兩種。現(xiàn)有大多數(shù)的算法都是用于解決無(wú)向網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D。然而，在很多應(yīng)用中，節(jié)點(diǎn)可能以不同的功率廣播信息，而且每個(gè)節(jié)點(diǎn)的干擾和噪聲模式可能也不一樣，導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)之間的通信是單向的。此時(shí)，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇山橛邢驁D。從表一中可以看出，現(xiàn)存的算法都需要使用相鄰節(jié)點(diǎn)之間精確的狀態(tài)信息，且既需要入度鄰居狀態(tài)信息，也要需出度鄰居狀態(tài)信息。在實(shí)際應(yīng)用中，上述算法存在以下幾種缺陷：

第一：在解決大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，算法計(jì)算/存儲(chǔ)代價(jià)大；

第二：在實(shí)際應(yīng)用中，智能體不能感知鄰居精確的狀態(tài)信息；

第三：在實(shí)際應(yīng)用中，智能體不能判斷其出度鄰居節(jié)點(diǎn)或不能感知出度鄰居節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)信息。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種基于粗糙信息的有向多智能體網(wǎng)絡(luò)的分布式優(yōu)化方法，使其不再需要節(jié)點(diǎn)的出度信息，同時(shí)算法不要求對(duì)網(wǎng)絡(luò)拉普拉斯矩陣的左特征向量進(jìn)行估計(jì)，從而避免了節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)空間代價(jià)過(guò)大的問(wèn)題。

本發(fā)明所采取的技術(shù)方案是：

一種基于粗糙信息的有向多智能體網(wǎng)絡(luò)的分布式優(yōu)化方法，包括以下步驟：

步驟1：建立多智能體網(wǎng)絡(luò)中智能體分布式優(yōu)化模型，具體為求解凸函數(shù)f_i(x)和的約束最小化，并設(shè)定凸函數(shù)的性質(zhì)；

所述約束最小化是指在狀態(tài)值x受到范圍約束的情況下，求取凸函數(shù)f_i(x)和的最小值；

所述優(yōu)化模型用下式表示：

其中f_i(x)是強(qiáng)凸函數(shù)，α為其強(qiáng)凸系數(shù)，約束集是非空、閉凸集，n為節(jié)點(diǎn)數(shù)，R為實(shí)數(shù)域，i為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)；

步驟2，構(gòu)造多智能體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D；

所述多智能體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D包括n個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)智能體，其中，n為整數(shù)，且n≥1；

步驟3，構(gòu)造有向聯(lián)通的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D，根據(jù)所述有向聯(lián)通的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D生成權(quán)重鄰接矩陣，使每個(gè)節(jié)點(diǎn)僅與鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行有向通信，并生成鄰居節(jié)點(diǎn)集；