导读:本文包含了移动智能体论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:智能,算法,人工智能,粒子,路径,希尔伯特,目标。
移动智能体论文文献综述
郑雅琴,张高煜,马锐杰,舒航[1]（2018）在《移动社交网络对大学生校园生活影响力研究——基于多智能体演化仿真的视角》一文中研究指出针对大学生移动社交网络的复杂性,在多智能体仿真开发平台NetLogo下编程实现移动社交网络信息传播的过程,动态地模拟移动社交网络在大学校园建立和发展的演化过程,展现海量信息如何依附移动社交网络进行传播,分析并总结归纳移动社交网络对大学生校园生活的影响。(本文来源于《中国教育技术装备》期刊2018年04期）
侯建国[2]（2018）在《全向轮移动智能体控制系统设计》一文中研究指出具有跟踪功能的移动智能体在工业及民用等诸多领域有着广泛应用,其中,目标跟踪算法的实时性与准确性和运动控制的灵活性与稳定性是移动智能体实现目标跟踪的重要保障。常用Camshift算法具有计算量小、跟踪速度快等优点使其得到了广泛的运用,但该算法在复杂环境下准确性的缺失严重影响了目标跟踪的效果。针对基本Camshift算法在复杂环境下准确性低等问题,本文提出改进的Camshift跟踪方法进行目标跟踪。将图像从RGB空间转化到HSV空间,根据目标区域的颜色直方图计算反向投影图,并利用经形态学操作后的反向投影图实现Camshift跟踪。该方法有效抑制了复杂背景对目标识别的干扰,提高了目标跟踪准确性。将改进Camshift方法应用于全向轮移动智能体的目标跟踪中,实验验证了改进Camshift方法有效提高目标跟踪的准确性。为提高智能体运动的灵活性,本文设计并搭建了基于全向轮装置的移动智能体。为提高全向轮移动智能体对不确定性干扰的鲁棒性,本文采用滑模控制方法对全向轮移动智能体系统进行控制。建立系统的运动学模型,进而设计系统的滑模控制律,并使用Lyapunov函数证明该方法的稳定性。与传统PID控制方法相比较,变结构的滑模控制方法具有对有界干扰和参数变化的不敏感性,能够有效削弱负载变化和随机干扰对系统控制性能的影响,增强系统控制的鲁棒性。仿真部分通过滑模控制方法与PID控制方法的对比,验证了变结构滑模控制的有效性。(本文来源于《天津工业大学》期刊2018-01-17）
秦补枝[3]（2017）在《基于事件驱动的多智能体移动目标跟踪算法》一文中研究指出目前,相互协作的多智能体完成跟踪目标时通常需要连续的通讯,这种通讯包括至少一个智能体与被跟踪目标之间的通讯和相邻智能体之间的通讯。然而在实际络中,随着多智能体数量的增加以及节点之间紧密的联系,会导致这种网络通讯拥堵,不易实现。因此,提出了一种新型的基于事件驱动策略的多智能体移动目标跟踪算法,当且仅当被跟踪的目标在某个智能体的感测范围内时和智能体之间的状态差超过某个预定的阈值时,触发事件驱动函数,施加相应的控制策略。然后通过构建李亚普诺夫函数对该算法进行分析,证明了算法的有效性。最后,对一个由200个智能体组成的网络,其跟踪目标为所有智能体的平均值和感测范围分别为0.5和5.5,事件驱动函数触发的次数分别为538和5201。仿真表明系统均能完成跟踪任务,这样显着减少通讯量,克服了拥堵现象,而且容易实现。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2017年10期）
李腊梅[4]（2016）在《基于多智能体粒子群优化算法的移动机器人同时定位与建图》一文中研究指出SLAM(simultaneous localization and mapping)问题是移动机器人自主导航的核心技术之一,涉及运动控制、信息交互、通信等领域的知识,该技术被广泛的应用于航空航天、农业、工商业等领域。未知环境中精确定位和地图构建是移动机器人SLAM问题的重中之重,精确的定位取决于高效的地图构建,而高效的地图构建反过来基于精确的定位。本文主要从以下四个方面介绍对SLAM问题的研究:1.结合希尔伯特(Hilbert)探测的原理和多智能体粒子群优化粒子滤波算法(multi-agent particle swarm optimized particle filter,MAPSOPF),分别完成了对未知区域探测和未知区域的合理划分的任务。2.对栅格法、人工场法、模糊法和MAPSOPF算法进行融合,用于处理动态障碍物环境下的路径规划问题,在机器人不与障碍物发生碰撞的前提下,保证机器人快速到达终点位置。3.利用多智能体(multi-agent particle,MA)系统的竞争机制对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行改进,并将改进的算法用于解决机器人的定位问题,提高定位精度。4.采用完全网络型结构、黑板机制和MAPSOPF算法解决多机器人的协作定位问题,相比于单机器人,多机器人可通过其他机器人的观测值对自身的定位信息进行更新,从而提高自身的定位精度。本文在最后对全文进行了总结,并对今后的研究进行了展望。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2016-04-15）
王琼,贾阳,陶灼,吉龙,王昊予[5]（2015）在《火星移动智能体技术探讨》一文中研究指出在火星表面巡视探测任务中,环境的复杂性、火地之间遥远的距离和探测器的安全性要求,决定了火星车必须具有较强的自主能力,自主实现环境感知、路径规划、科学探测、故障诊断等功能。移动智能体技术的发展和应用,为上述功能的更好实现提供了可能。文章通过对火星车自主能力的发展历程进行调研,结合当前我国巡视器技术的发展状况,从任务规划、能源管理、热控管理、通信管理等方面对火星移动智能体技术的应用需求进行了分析,提出了一种采用叁层递阶式体系结构的解决方案框架,可为火星乃至其他地外天体移动智能体的技术实现提供参考。(本文来源于《航天器工程》期刊2015年04期）
李腊梅,唐贤伦,张莉,陈龙[6]（2015）在《基于多智能体粒子群优化的移动机器人动态路径规划》一文中研究指出为确保机器人在动态环境下无碰撞地到达目标位置,将多Agent粒子群优化(multi-agent particle swarm optimization,MAPSO)引入到粒子滤波(particle filter,PF)中,提出一种基于多Agent粒子群优化粒子滤波(multi-agent particle swarm optimized particle filter,MAPSOPF)的路径规划方法。通过多Agent系统的竞争、协作机制,调整MAPSOPF中粒子的提议分布,更新预估粒子的位置。与PSOPF(particle swarm optimized)算法相比,所提算法的迭代步数减少了50%~60%,计算时间复杂度降低了5%~50%。与改进的遗传算法(MGA)相比,MAPSOPF算法的计算时间复杂度降低了95%。3种算法中,MAPSOPF可近似得到最短的路径。实验结果表明提出的算法可有效应用于移动机器人动态路径规划。(本文来源于《四川大学学报(工程科学版)》期刊2015年S2期）
洪洲[7]（2015）在《基于移动智能体的高职院校智能共享型专业教学资源库系统》一文中研究指出文章尝试将移动智能体技术与专业教学资源库系统进行整合,在分析了移动智能体在分布式计算中所具有的技术优势的基础上,研究设计了一个基于移动智能体的智能共享型专业教学资源库系统,并详细阐述了实现此专业教学资源库系统的过程。(本文来源于《广州城市职业学院学报》期刊2015年02期）
丁浩宸[8]（2015）在《基于Cocos2d-x的移动游戏智能体的研究与实现》一文中研究指出随着手机游戏工业的快速发展,从技术层次来讲玩法上的创新和试听效果带来的玩家体验已经达到极其优秀的阶段。但受到移动端设备资源限制,手机游戏人工智能发展缓慢,这就导致当前手机游戏主要集中在卡牌、跑酷、消除等低人工智能的游戏上,从而限制了游戏智能体的进一步提高。本文基于开源跨平台游戏引擎Cocos2d-x,分析手游潜在的游戏类型,提出了智能体模型以丰富游戏玩法。根据我们对移动游戏智能领域的调研,本论文提出的移动游戏智能体模型尚属首次。本论文针对性的对手机游戏人工智能体的智能逻辑进行分析,划分成路径规划、感知记忆、目标驱动以及模糊逻辑四个模块,并设计出移动游戏智能体模型。本文工作主要集中在:(1)规划一条智能体所在地图里的路径,规避动态障碍物以移动到一个目标位置,通过Cocos2d-x在游戏设备上播放动画。(2)结合Cocos2d-x内置的物理引擎为智能体输入地图环境信息,实现适当的感知能力和短期记忆功能。(3)每次智能体的状态更新时,结合感知和记忆评估高层目标,计算出当前状态下适宜度,选择最高的目标作为角色的当前目标,并通过迭代细分该目标制定决策。(4)根据游戏背景的不同,通过模糊逻辑解释人类领域的专家知识,提高游戏的战斗能力。最后本论文在Cocos2d-x引擎下设计实现了一个战斗游戏原型以验证智能体的可行性与实用性。实验表明该原型具有比当前手机游戏更高的智能表现。(本文来源于《中山大学》期刊2015-05-01）
康洪波[9]（2014）在《移动智能体技术在智能电网中的研究和应用》一文中研究指出随着科学技术的不断发展及能源危机的影响,用户对供电可靠性和电能的质量提出了更高的要求。为此,建设适应社会发展的智能电网,已成为当今世界电力系统发展变革的最新动向。由于智能电网的结构形式和运行方式日益复杂,这给网络的可靠调度及运行的安全性带来了极大的危害。提出了一种适应未来智能电网建设的智能调度思想,能够为电力调度提供更为全面和智能化的决策。(本文来源于《电源技术》期刊2014年04期）
徐启蕾[10]（2013）在《未知环境下移动智能体自主导航研究》一文中研究指出自主移动智能体（AutonomousMobileAgent）是智能体研究和工程应用的一个重要领域，对于移动智能体而言，其自主导航能力是智能体各个能力中重要的一部分。自主导航包括路径规划、避障策略、定位、环境感知等多个方面，要求移动智能体不具备任何先验的环境知识，仅根据自身配备的传感器来感知周边环境内的障碍物信息，并根据此信息自主规划它的动作、制定运动轨迹，最终尽可能高效、可靠地从初始位置（或初始位姿）到达指定的目标位置（或终止位姿）。移动智能体自主导航需要满足一定的约束条件，这些约束条件包括：与障碍物间无碰撞、路径长度最短、能源消耗最少、时间消耗最少、以及移动智能体的动力学约束等。本文主要研究了移动智能体在大尺度范围内和小尺度范围内未知环境下的自主导航问题，主要的研究内容和创新点现概括如下：1.提出矢量化路径描述方法，以路径矢量组来表示路径。该方法中提出以一组首尾相连的矢量来描述、保存规划路径，移动智能体在根据矢量化的路径行进时，可以直接根据规划路径执行前进、转向指令。而且该方法可以有效的避免路径规划过程对地图构建的依赖，无需地图存储及维护的庞大数据，因此可以大幅度降低保存路径时的空间需求。提出的路径更新计算方法可方便的进行路径的维护和更新，并大大减少路径更新时的计算量。2.将矢量化路径描述方法与Bug算法思想相结合，解决大尺度范围内静态未知环境下移动智能体自主导航问题。研究中借鉴了Bug系列算法中“朝向目标位置移动”和“遇到障碍物转身”的思想，并将其与矢量化路径描述方法紧密结合。首先以起始位置和目标位置构建初始路径，令移动智能体沿初始路径行进，在行进过程中，移动智能体根据不同的条件对未知的环境及其中的障碍物进行检测，一旦发现有障碍物阻挡当前行进路径，则生成中间插入点并更新路径，然后令移动智能体沿更新后的路径继续行进，最终令移动智能体无碰撞的到达目标位置。研究中提出了两种中间插入点的生成方法，分别是扫描生成和随机生成。两种方法中，扫描方式相比于随机方式而言，更容易得到路径长度较优的规划结果；而随机生成方式则具有更好的全局搜索能力。对于扫描生成中间点时易得到局部最优解的缺点，研究中提出了改进方法，使得移动智能体在陷入局部最优后，能够迅速走出局部最优；而对于中间点的随机生成方式则提出了快速收敛策略，以得到较短的运行轨迹和较少的规划时间。3.将矢量化路径描述方法运用到大尺度范围内动态未知环境下移动智能体的自主导航研究中，解决环境中具有未知移动障碍物的自主导航问题。依据矢量化路径描述方法的思想，首先建立初始路径，令移动智能体在沿路径行进的过程中以规定的时间间隔对周边环境进行检测，查找是否有障碍物，一旦发现有障碍物存在，则根据研究中提出的一系列步骤，判定障碍物的移动趋势，并断定该障碍物是否会阻挡当前行进路径。一旦发现有障碍物已经阻挡或将有可能阻挡当前路径时，根据提出的中间点生成算法，朝向障碍物移动的相反方向生成中间插入点并实时更新路径，然后令移动智能体沿更新后的路径行进，直至安全无碰撞的到达目标位置。4.充分考虑移动智能体的动力学约束，提出基于Bug思想的小尺度范围内移动智能体自主导航算法。将Dubins路径与Bug算法相结合，在移动智能体从一个位姿向另一个位姿运动的过程中，根据移动智能体的最小转向半径构建Dubins路径，并令移动智能体沿Dubins路径行进，以满足其动力学特性。首先令移动智能体沿Dubins路径从初始位姿向终止位姿移动，并在规定的条件下感知环境信息，一旦移动过程中发现有障碍物阻挡当前路径，则根据提出的中间位姿生成方法，生成中间位姿，并构造两条分别由当前位姿到中间位姿、由中间位姿到终止位姿的Dubins路径，令移动智能体从当前位姿沿该路径向终止位姿移动。移动过程中不断重复移动、感知、生成中间位姿等一系列过程，直至移动智能体无碰撞的到达终止位姿。(本文来源于《中国海洋大学》期刊2013-05-22）
移动智能体论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
具有跟踪功能的移动智能体在工业及民用等诸多领域有着广泛应用,其中,目标跟踪算法的实时性与准确性和运动控制的灵活性与稳定性是移动智能体实现目标跟踪的重要保障。常用Camshift算法具有计算量小、跟踪速度快等优点使其得到了广泛的运用,但该算法在复杂环境下准确性的缺失严重影响了目标跟踪的效果。针对基本Camshift算法在复杂环境下准确性低等问题,本文提出改进的Camshift跟踪方法进行目标跟踪。将图像从RGB空间转化到HSV空间,根据目标区域的颜色直方图计算反向投影图,并利用经形态学操作后的反向投影图实现Camshift跟踪。该方法有效抑制了复杂背景对目标识别的干扰,提高了目标跟踪准确性。将改进Camshift方法应用于全向轮移动智能体的目标跟踪中,实验验证了改进Camshift方法有效提高目标跟踪的准确性。为提高智能体运动的灵活性,本文设计并搭建了基于全向轮装置的移动智能体。为提高全向轮移动智能体对不确定性干扰的鲁棒性,本文采用滑模控制方法对全向轮移动智能体系统进行控制。建立系统的运动学模型,进而设计系统的滑模控制律,并使用Lyapunov函数证明该方法的稳定性。与传统PID控制方法相比较,变结构的滑模控制方法具有对有界干扰和参数变化的不敏感性,能够有效削弱负载变化和随机干扰对系统控制性能的影响,增强系统控制的鲁棒性。仿真部分通过滑模控制方法与PID控制方法的对比,验证了变结构滑模控制的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
移动智能体论文参考文献
[1].郑雅琴,张高煜,马锐杰,舒航.移动社交网络对大学生校园生活影响力研究——基于多智能体演化仿真的视角[J].中国教育技术装备.2018
[2].侯建国.全向轮移动智能体控制系统设计[D].天津工业大学.2018
[3].秦补枝.基于事件驱动的多智能体移动目标跟踪算法[J].自动化与仪器仪表.2017
[4].李腊梅.基于多智能体粒子群优化算法的移动机器人同时定位与建图[D].重庆邮电大学.2016
[5].王琼,贾阳,陶灼,吉龙,王昊予.火星移动智能体技术探讨[J].航天器工程.2015
[6].李腊梅,唐贤伦,张莉,陈龙.基于多智能体粒子群优化的移动机器人动态路径规划[J].四川大学学报(工程科学版).2015
[7].洪洲.基于移动智能体的高职院校智能共享型专业教学资源库系统[J].广州城市职业学院学报.2015
[8].丁浩宸.基于Cocos2d-x的移动游戏智能体的研究与实现[D].中山大学.2015
[9].康洪波.移动智能体技术在智能电网中的研究和应用[J].电源技术.2014
[10].徐启蕾.未知环境下移动智能体自主导航研究[D].中国海洋大学.2013
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