多智能体蜂拥的研究(6)

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迁移的路线等等。例如，研究鱼群中只有少量鱼具有迁移的路线信息，但是他们能够引导整个鱼群游向期望的地点；人类社会中只有一部分人对未来有明确的认识，但整个人类社会能不断前进。这说明，只需要群体中很少的一部分智能体具有引导信息，群体中的绝大部分智能体就可以达到期望的群体行为。 3.1.2少数个体具有引导信息的蜂拥控制算法

本算法将在算法2中进行一些改进，对加速度方程（2-29）改写如下（算法A1）：

ui????(||qj?qi||?)nij??aij(q)(pj?pi)?M(qr,qi)?fi(qi,pi,qr,pr) （3-2）

r其中当qi含有qr的信息时，M(qr,qi)?1，表示智能体能够感知虚拟领导者的信息。当qi不含有qr的信息时，M(qr,qi)?0，表示智能体不能感知虚拟领导者的信息。通过引入上述数学符号，我们可通过控制M(qr,qi)的值来控制接收到虚拟领导者信息的普通智能体的数目。 3.1.3仿真结果

本节在n个智能体之中随机选取一定比例的智能体作为具有引导信息的智能体。图3-1显示了在n取为100和200的情况下，能够跟随领导智能体的普通智能体所占的百分比，这些数据都是在10次仿真后取平均值的结果。其中仿真周期loop=300，步长step=0.1。

图3-1具有引导信息的智能体百分比同跟随百分比的关系图

从图中可以看到，在一个群体中，能够跟随领导智能体的数目是能感知引导信息智能体的递增函数，当比例占到0.1时，有60%的智能体能够跟随领导智能体。通过两条

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曲线的比较我们可以看出，当智能体总数目增多时，更小比例的智能体就能够满足一定比例跟随的要求。通过以上仿真结果表明，在群集系统中，尤其是大规模群集中，只要控制少部分智能体感知虚拟领导者的信息，群集中的大部分智能体即可达到蜂拥。这一现象对实际应用具有引导性作用，比如应用大规模的传感器对某一目标系统进行跟踪，即使仅有少量传感器能够检测到目标系统状态，只要传感器网络能够在一段时间内保持合并连通，即可有效地对目标系统进行较好的跟踪，这样也可以帮助大量减少传感器的检测能量损耗。

3.2 具有变速度虚拟领导者改进蜂拥算法

3.2.1引言

在虚拟领导者具有变速度的情况下，Olfati-Saber证明了他的算法最终能够使所有的智能体达到相同的速度，但是，通过实际数值仿真表明，最终所有智能体的速度并不等于领导智能体的速度。针对该问题，本节将对Olfati-Saber算法2进行改进，使得所有的智能体最终能够跟踪上虚拟领导者的速度。这一点对跟踪问题十分有用，比如应用无人驾驶飞行器编队对某一不明飞行器进行跟踪，如果仅仅能够实现编队，而无法跟踪上目标系统，则无法进行有效跟踪。 3.2.2算法描述

Olfati-Saber的算法2能够有效地实现蜂拥，即所有的智能体都能够收敛到一个相同的速度。然而，这个速度在一般情况下并不等于领导智能体的速度，本节将提出一种改进的蜂拥控制算法，该算法能够使所有的智能体能够准确的跟踪虚拟领导者的速度值。本节改进的蜂拥控制算法A1如下：

ui????(||qj?qi||?)nij??aij(q)(pj?pi)?fi(qi,pi,qr,pr)?fr(qr,pr)（3-3）

r其中fr(qr,pr)为领导智能体的加速度信息。

在控制输入中加入领导者加速度信息，这在实际应用中也是可实现的。我们可以通过检测智能体的速度或位置应用观测器对加速度进行估计。从以下的仿真结果可看出，速度跟随情况得到了明显的改善。 3.2.3仿真及结果

本节首先对原始算法的智能体速度跟随方向情况进行仿真，虚拟领导者原始速度为在[-1,1]之间的随机取值，且进行匀速直线运动，普通智能体为随机选取的所有智能体中的10个，步长step=0.1s，周期loop=800，如图3-2所示。

之后，本节分别对原始算法（图3-3）和改进算法（图3-4）进行虚拟领导者为变速度时的仿真比较，普通智能体为随机选取的所有智能体中的10个，此时虚拟领导者在

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加速度为fr?[cos(qrx),cos(qry)]T，步长取值step=0.1，周期loop=800。

iii最后，本节将首先对改进算法A1在虚拟领导者为变速度时进行仿真，并进一步研究当接收虚拟领导者信息数占智能体总数为10%时的蜂拥情况(图3-5)。智能体总数目n=100。

在以下的仿真结果中，原始算法为Olfati算法2。

图3-2虚拟领导者匀速运动时原始算法中速度方向与速度模的跟随情况

粗红线为领导者速度信息，细蓝线为普通智能体速度信息

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图3-3虚拟领导者变速运动时原始算法中速度方向与速度模的跟随情况

粗红线为领导者速度信息，细蓝线为普通智能体速度信息

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图3-4虚拟领导者变速运动时改进算法A1中速度方向与速度模的跟随情况

粗红线为领导者速度信息，细蓝线为普通智能体速度信息

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