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[1]吴　坤,刘　玮*,李　爽,等.一种动态环境下多Agent的协作方法[J].武汉工程大学学报,2017,39(02):186-192.[doi:10. 3969/j. issn. 1674?2869. 2017. 02. 015]
　WU Kun,LIU Wei*,LI Shuang,et al.A Multi-Agent Cooperation Method in Dynamic Environment[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2017,39(02):186-192.[doi:10. 3969/j. issn. 1674?2869. 2017. 02. 015]
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一种动态环境下多Agent的协作方法(/HTML)
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《武汉工程大学学报》[ISSN:1674-2869/CN:42-1779/TQ]

卷:
39
期数:
2017年02期
页码:
186-192
栏目:
机电与信息工程
出版日期:
2017-05-04

文章信息/Info

Title:
A Multi-Agent Cooperation Method in Dynamic Environment
作者:
吴　坤1; 2; 刘　玮1; 2*; 李　爽1; 2; 王　晶1; 2
1. 武汉工程大学计算机科学与工程学院，湖北 武汉 430205；2. 智能机器人湖北省重点实验室（武汉工程大学），湖北 武汉 430205
Author(s):
WU Kun1; 2;  LIU Wei1; 2*;  LI Shuang1; 2;  WANG Jing1; 2
1.School of Computer Science and Engineering， Wuhan Institute of Technology， Wuhan 430205， China；2. Hubei Key Laboratory of Intelligent Robot （Wuhan Institute of Technology）， Wuhan 430205，China
关键词:
动态环境; MAS; 多Agent协作; 连续规划; MA-PDDL
Keywords:
dynamic environment;  multi-agent system;  multi-agent cooperation;  continual planning;  MA-PDDL
分类号:
TP242
DOI:
10. 3969/j. issn. 1674?2869. 2017. 02. 015
文献标志码:
A
摘要:
对动态环境下多Agent系统中Agent的协作问题进行了研究，提出了一种基于连续规划的动态环境下多Agent协作方法. 首先，在MA-PDDL的语法上进行了改进，通过一个自定义的函数使其能够描述连续规划方法；然后，提出了一种基于扩展的MA-PDDL的连续规划算法，能够处理动态环境在系统中所造成的不确定性；最后，实现了扩展的MA-PDDL的解析方法，解析的结果能够用于模拟Agent执行任务的过程. 选取了医疗垃圾无人运输场景进行实验，成功模拟了整个实验场景的运行过程，验证了方法的可行性.
Abstract:
A multi-agent cooperation method was proposed based on multi-agent system continual planning in dynamic environment. First， the Multi-Agent Planning Domain Definition Language （MA-PDDL） was extended for describing the continual planning method by a user-defined function. Then， a continual planning algorithm based on extended MA-PDDL was proposed to deal with the uncertainty. Finally， a parsing method of the extended MA-PDDL was implemented， which simulated how agents execute tasks. The method successfully simulates the execution process of automated cart transportation in hospital， which validates its feasibility.

参考文献/References:

［1］ SMITH R G. The contract net protocol： high-level communication and control in a distributed problem solver［J］. IEEE Transactions on Computers， 1980， 29（12）：1104-1113. ［2］ JENNINGS N R. Commitments and conventions： the foundation of coordination in multi-agent systems［J］. Knowledge Engineering Review，1993，8（3）：223-250.［3］ NII P. The blackboard model of problem solving［J］. AI Magazine， 1986， 7（2）：38-53. ［4］ 林琳， 刘锋. 基于改进合同网协议的多Agent协作模型［J］. 计算机技术与发展， 2010， 20（3）：71-75. LIN L， LIU F. A multi-agent cooperation model based on improved contract net protocol［J］. Computer Technology and Development， 2010， 20（3）：71-75. ［5］　唐贤伦， 李亚楠， 樊峥. 未知环境中多Agent自主协作规划策略［J］. 系统工程与电子技术， 2013， 35（2）：345-349. TANG X L， LI Y N， FAN Z. Multi-agent autonomous cooperation planning strategy in unknown environment［J］. System Engineering and Electronics， 2013， 35（2）：345-349. ［6］　宋泾舸， 查建中， 陆一平. 智能规划研究综述——一个面向应用的视角［J］. 智能系统学报， 2007， 2（2）：18-25. SONG J G， CHA J Z， LU Y P. Survey on AI planning research——an application-oriented perspective［J］. CAAI Transactions on Intelligent Systems， 2007， 2（2）：18-25. ［7］ CHIEN S，KNIGHT R，STECHERT A， et al. Integrated planning and execution for autonomous spacecraft［J］. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine， 2009， 24（1）：23-30. ［8］ IZZO D， PETTAZZI L. Autonomous and distributed motion planning for satellite swarm［J］. Journal of Guidance Control and Dynamics， 2015， 30（2）：449-459.［9］　张彦铎， 李哲靖， 鲁统伟. 机器人世界杯足球锦标赛中多机器人对目标协同定位算法的改进［J］. 武汉工程大学学报， 2013， 35（2）：69-73. ZHANG Y D， LI Z J， LU T W. Improvements of collaborative localization algorithm of multi-robot on target in ROBOCUP［J］. Journal of Wuhan Institute of Technology， 2013， 35（2）：69-73. ［10］　鲁统伟， 林芹， 李熹，等. 记忆运动方向的机器人避障算法［J］. 武汉工程大学学报， 2013， 35（4）：66-71. LU T W， LIN Q， LI X， et al. Obstacle avoidance algorithm of robot based on recording move direction［J］. Journal of Wuhan Institute of Technology， 2013， 35（4）：66-71. ［11］　张彦铎， 葛林凤. 一种新的基于MMAS的机器人路径规划方法［J］. 武汉工程大学学报， 2009， 31（5）：76-79. ZHANG Y D， GE L F. A novel method for robot’s path planning based on and max-min ant system［J］. Journal of Wuhan Institute of Technology， 2009， 31（5）：76-79. ［12］　林川. 基于PDDL的Web服务自动组合的描述［J］. 计算机应用与软件， 2008， 25（1）：138-139. LIN C. Describition of automatic web services composition based on PDDL［J］. Computer Applications and Software， 2008， 25（1）：138-139. ［13］　FIKES R E， NILSSON N J. Strips： a new approach to the application of theorem proving to problem solving［J］. Artificial intelligence， 1971， 2：608-620.［14］ MALIK G, HOWE A, KNOBLOCK C, et al. PDDL-the planning domain definition language, Technical Report CVC TR-98-003/DCS TR-1165[R]. Connecticut:Yale Center for Computational Vision and Control, 1998.［15］ KOVACS D L. A multi-agent extension of PDDL3.1［C］// The Association for the Advancement of Artificial Intelligence（AAAI）. Workshop on the International Planning Competition， ICAPS-2012. Atibaia：AAAI Press， 2012：19-27.［16］ BRENNER M， NEBEL B. Continual planning and acting in dynamic multiagent environments［J］.Autonomous Agents and Multi-agent Systems， 2009， 19（3）：297-331.［17］ SAVANT AUTOMATION. Automated hospital cart transportation system［EB/OL］.（2015-06-15）［2017-04-10］.http：//www.agvsystems.com/hospital- carts.

相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
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更新日期/Last Update: 2017-04-25