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卢少磊

作品数：9 被引量：7H指数：1
供职机构：北京理工大学更多>>
发文基金：基金委创新研究群体项目国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 8篇专利
  • 1篇期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 6篇智能体
  • 6篇联盟
  • 6篇多智能
  • 6篇多智能体
  • 3篇分布式
  • 2篇点乘
  • 2篇多移动机器人
  • 2篇多移动机器人...
  • 2篇移动机器人
  • 2篇移动机器人系...
  • 2篇冗余
  • 2篇平衡系数
  • 2篇资源冗余
  • 2篇自适
  • 2篇自适应
  • 2篇自适应跟踪
  • 2篇邻居
  • 2篇机器人
  • 2篇机器人系统
  • 2篇跟踪控制

机构

  • 9篇北京理工大学

作者

  • 9篇方浩
  • 9篇卢少磊
  • 6篇陈杰
  • 4篇任伟
  • 4篇杨庆凯
  • 4篇李俨
  • 4篇王雪源
  • 4篇尉越
  • 2篇黄捷
  • 2篇张帆

传媒

  • 1篇控制与决策

年份

  • 2篇2018
  • 2篇2017
  • 3篇2016
  • 2篇2015
共 9 条 记 录，以下是 1-9
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排序方式：
一种基于平衡联盟的多智能体联盟形成方法
本发明公开了一种基于平衡联盟的多智能体联盟形成方法。本发明根据平衡系数的原理，建立智能体任务选择行为模型，建立智能体与任务对应的联盟的关系，减少了先计算所有潜在联盟的步骤，节省了任务分配的时间。而且，本发明结合实际情况，...
方浩卢少磊陈杰张帆
文献传递
一种改进的多agent分布式联盟形成算法被引量：7
2017年
仅采用任务性价比作为多智能体任务分配过程中的任务选择标准,会产生时间消耗大、资源利用低等问题.为此,综合任务性价比和智能体资源的特点,提出了多任务准备度的概念.根据多智能体任务分配过程的收敛性和时效性,采用Learning Automata算法动态调整任务准备度各项的权重;进而利用该方法模拟解决了低、中、高3种任务需求下多智能体任务分配问题.仿真实验结果验证了所提出方法的有效性,资源冗余可至少减少20%.
卢少磊方浩
关键词：多AGENT系统联盟形成
一种姿态未知的多移动机器人系统的自适应跟踪控制方法
本发明公开了一种姿态未知的多移动机器人系统自适应跟踪控制方法，该方法包括如下步骤：针对多移动机器人系统中的每个移动机器人，均进行建模；建立跟随者f与领航者r的具备非线性扰动的误差模型为，在多移动机器人系统中，每个移动机器...
方浩陈杰任伟刘雨晨尉越王雪源杨庆凯黄捷邵光远卢少磊李俨商成思
文献传递
一种多智能体分布式联盟形成方法
本发明公开了一种多智能体分布式联盟形成方法。本发明针对智能体在面向不同任务时，智能体能力与任务的适合程度不同，以个数为2的小联盟作为理想基本单元，结合任务收益特点，通过Learning Automata算法进行权值的动态...
方浩卢少磊陈杰张帆
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一种面向任务的协同多智能体联盟形成方法
本发明公开了一种面向任务的协同多智能体联盟形成方法，包括如下步骤：首先确定需要执行的任务，以智能体的多个能力项作为任务特征向量的基，依据需要执行的任务的侧重点，建立各能力项的权值对比较表，利用AHP方法构建任务特征向量；...
陈杰方浩卢少磊任伟杨庆凯尉越王雪源李俨商成思邵光远
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一种姿态未知的多移动机器人系统的自适应跟踪控制方法
本发明公开了一种姿态未知的多移动机器人系统自适应跟踪控制方法，该方法包括如下步骤：针对多移动机器人系统中的每个移动机器人，均进行建模；建立跟随者f与领航者r的具备非线性扰动的误差模型为，在多移动机器人系统中，每个移动机器...
方浩陈杰任伟刘雨晨尉越王雪源杨庆凯黄捷邵光远卢少磊李俨商成思
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一种多智能体分布式联盟形成方法
本发明公开了一种多智能体分布式联盟形成方法。本发明针对智能体在面向不同任务时，智能体能力与任务的适合程度不同，以个数为2的小联盟作为理想基本单元，结合任务收益特点，通过Learning Automata算法进行权值的动态...
方浩卢少磊
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一种面向任务的协同多智能体联盟形成方法
本发明公开了一种面向任务的协同多智能体联盟形成方法，包括如下步骤：首先确定需要执行的任务，以智能体的多个能力项作为任务特征向量的基，依据需要执行的任务的侧重点，建立各能力项的权值对比较表，利用AHP方法构建任务特征向量；...
方浩卢少磊陈杰任伟杨庆凯尉越王雪源李俨商成思邵光远
一种基于平衡联盟的多智能体联盟形成方法
本发明公开了一种基于平衡联盟的多智能体联盟形成方法。本发明根据平衡系数的原理，建立智能体任务选择行为模型，建立智能体与任务对应的联盟的关系，减少了先计算所有潜在联盟的步骤，节省了任务分配的时间。而且，本发明结合实际情况，...
方浩卢少磊
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