Markov環(huán)境下多自主體系統(tǒng)的分布式博弈與控制的開題報(bào)告

Markov環(huán)境下多自主體系統(tǒng)的分布式博弈與控制的開題報(bào)告一、研究背景在現(xiàn)代工程技術(shù)中，多自主體系統(tǒng)得到了廣泛的研究與應(yīng)用。多自主體系統(tǒng)指的是由多個(gè)智能體組成的系統(tǒng)，每個(gè)智能體都擁有自主決策能力和自我適應(yīng)能力，能夠相互通信和協(xié)作，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)級(jí)的任務(wù)。多自主體系統(tǒng)在人類社會(huì)中的應(yīng)用很廣泛，例如無人駕駛汽車、智能家居、物流配送等。在多自主體系統(tǒng)中，智能體所處的環(huán)境一般是不確定的，而且各個(gè)智能體的決策彼此影響，這就涉及到分布式博弈與控制問題，即如何協(xié)調(diào)各個(gè)智能體的行為，使得整個(gè)系統(tǒng)能夠達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)，并且協(xié)調(diào)出最優(yōu)決策。因此，分布式博弈與控制問題在多自主體系統(tǒng)中具有十分重要的研究?jī)r(jià)值和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本課題主要研究Markov環(huán)境下多自主體系統(tǒng)的分布式博弈和控制問題，探究如何運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，設(shè)計(jì)智能體的決策模型和協(xié)議，并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。二、研究目的1.研究多自主體系統(tǒng)的基本概念和模型，掌握Markov環(huán)境下多自主體系統(tǒng)的建模方法。2.探究多自主體系統(tǒng)的分布式博弈與控制問題，分析智能體決策行為的博弈理論基礎(chǔ)。3.運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，設(shè)計(jì)多自主體系統(tǒng)的智能體決策模型和協(xié)議，實(shí)現(xiàn)分布式控制目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)并協(xié)調(diào)出最優(yōu)決策。4.設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的算法的有效性和可行性。三、研究?jī)?nèi)容和方法本課題的研究?jī)?nèi)容主要包括：1.多自主體系統(tǒng)的基本概念和模型，Markov環(huán)境下多智能體系統(tǒng)的建模。2.多自主體系統(tǒng)的分布式博弈與控制問題，分析各個(gè)智能體的博弈理論基礎(chǔ)。3.運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，設(shè)計(jì)基于Q-learning算法的多自主體系統(tǒng)的智能體決策模型和協(xié)議，實(shí)現(xiàn)分布式控制目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)并協(xié)調(diào)出最優(yōu)決策。4.設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的算法的有效性和可行性。本課題的研究方法主要包括理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)，通過理論分析，建立多自主體系統(tǒng)分布式博弈和控制問題的模型和框架，設(shè)計(jì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)多智能體系統(tǒng)的分布式協(xié)調(diào)；通過仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所設(shè)計(jì)算法的有效性和可行性。具體研究方法如下：1.在Markov環(huán)境下，對(duì)多自主體系統(tǒng)的博弈和控制問題進(jìn)行基礎(chǔ)理論分析，建立多自主體系統(tǒng)的博弈模型。2.基于Q-learning算法設(shè)計(jì)多自主體系統(tǒng)的智能體分布式協(xié)調(diào)策略，并將其應(yīng)用到多自主體系統(tǒng)中進(jìn)行控制。3.設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所設(shè)計(jì)算法的有效性和可行性。四、預(yù)期成果及意義預(yù)期成果：1.理論方面：研究多自主體系統(tǒng)分布式博弈和控制的基礎(chǔ)理論和方法，建立多自主體系統(tǒng)的博弈模型，探究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多自主體系統(tǒng)的智能體決策模型和協(xié)議。2.應(yīng)用方面：設(shè)計(jì)多自主體系統(tǒng)的控制算法，通過仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所設(shè)計(jì)算法的有效性和可行性。意義：1.研究多自主體系統(tǒng)的分布式博弈和控制問題，有助于進(jìn)一步推進(jìn)多自主體系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的發(fā)展，提高多自主體系統(tǒng)的控制效率和性能。2.基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多自主體系統(tǒng)智能體決策模型和協(xié)議具有通用性和適應(yīng)性，可用于不同領(lǐng)域的