多目标分布式发电接入系统的分层优化

针对目前研究大规模多阶段多目标分布式发电优化配置中遇到的问题,提出了一种多目标分布式发电接入系统的分层最优化方法,使得计算量大幅度降低,避免了多目标函数处理的困难。新模型还引入了分布式发电运行功率因数约束,以最大化分布式发电接入对系统电压的支撑作用。仿真计算结果验证了上述模型和算法的有效性。     

多智能体系统的自适应群集分布式优化

本文对具有非线性函数群集行为的连续时间多智能体系统的分布式优化问题进行了研究。本文的目的是 使局部代价函数之和最小。每个智能体只知道与其对应的代价函数。为了解决这一问题,本文设计了一个分布式 控制律,在这个研究中该控制律仅仅依赖于自己和邻居的速度。通过李雅普诺夫稳定性证明了多智能体系统的收 敛性,而且在最小化局部代价函数之和的同时所有智能体可以避免碰撞。最后,通过一个仿真案例来说明所获得 的分析结果。     

基于多Agent的分布式故障智能诊断原型系统研究

近年来，基于多Agent的分布式故障系统已成功地应用于众多领域，本文将多Agent技术应用于故障诊断领域研究，以开发故障智能诊断的多Agent系统，提出了基于原型系统 的基本框架和系统实现途径及方法，其中着重研究了基于多Agent理论的诊断问题分布式任务分解与控制问题，以及诊断Agent之间的协调合作问题，原型系统的研究，为实际应用系统的研制开发提供了理论指导和方法依据。     

分布式发电系统并网影响研究综述

针对分布式发电系统的多样性,对在实际电网中应用的分布式发电系统的特点及其发展动态进行了综述。从分布式发电系统并网运行的角度,重点分析了分布式发电系统的接入对地区电网的频率、电压、电能质量、潮流、电网损耗、电网调度、继电保护、可靠性、电力市场等方面产生的显著影响,充分说明妥善解决好并网运行影响,将是分布式发电健康快速发展的关键,对于我国能源结构调整、实现可持续发展具有重要现实意义。     

分布式优化的多智能体方法

分布式优化作为分布式协调控制领域中的一个基本而重要的研究课题,近年来,不同领域的众多学者对其产生了广泛的研究兴趣.本文总结归纳了分布式优化的研究现状和近期的研究成果,重点对离线分布式优化和在线分布式优化进行了阐述,并从算法设计和收敛性分析这两个角度进行了剖析.特别地,针对一类混合均衡问题,本文介绍了一类分布式求解算法.最后,阐述了当前尚未解决的问题和未来的研究方向.     

分布式约束优化

多Agent系统由于拥有智能性、自主性以及协同性等一系列的特性受到人们广泛的关注.分布式约束优化是协调多个Agent解决分布问题的有效技术,目前是多Agent领域的研究热点.本文将首先介绍分布式约束优化问题的基本概念和框架结构,总结现有的解决该问题的主要算法.并通过效率、性能、隐私等各方面对这些算法进行全面的比较与分析,然后介绍分布式约束优化问题的一些典型应用,最后还将对分布式约束优化问题及其算法未来的研究发展方向进行论述.     

分布式对象技术在多机器人系统中的应用

本文介绍了我们建立的基于Ａｇｅｎｔ的分布协作式多机器人装配系统——ＤＡＭＡＳ，在此基础上研究了多机器人合作的协商协议，采用了改进的合同网协议方法．针对多机器人协商协议的软件实现，采用了应用前景广阔的分布式对象技术，介绍了多机器人合作装配的协商协议的具体实现方法     

基于Agent的分布式动态作业车间调度

Agent技术是分布式工业系统建模的一种重要方法．本文对Agent及多Agent技术进 行了简要总结,综述了Agent技术在制造作业车间调度中的应用研究概况,提出了一种基于 合同网协议投标机制的多Agent分布式动态作业车间调度方案．     

具有复杂动力学的多智能体系统分布式优化综述

多智能体系统分布式优化由于其高效性、灵活性和可靠性等特点吸引了大量学者的关注,在多机器人协同控制、无线传感器网络、能源系统等领域具有广泛的应用前景.分布式优化的基本目标是利用智能体的个体目标函数梯度、自身及其邻居状态信息设计分布式控制协议,驱动所有智能体的状态或输出到全局目标函数的最优解,系统动力学是影响智能体状态演化的重要因素.鉴于此,在回顾现有连续时间分布式优化算法的基础上,根据系统动力学分类,尽可能全面地评述具有复杂动力学的多智能体系统分布式优化问题的最新研究进展,并对未来发展方向进行展望.     

基于扩展CNP的分布式多Agent协同系统

传统合同网协议的投标类型单一,不能准确表达参与任务分配的Agent的意图。结合应用环境的任务抢占机制需求,对合同网协议的投标类型进行适应性扩展,基于扩展合同网协议设计分布式多Agent协同系统,给出Agent程序实现方法、多Agent通信机制设计和协同机制应用实例。该系统具有良好的可扩展性,便于动态引入具有不同功能的Agent,为协同机制的研究提供了基础平台。     

基于多Agent系统的分散发电调度规划

根据分散发电、分布式供能的特点提出了混合发电的数学模型,并将分布式多Agent系统的原理应用其中,对多种可再生能源混合发电的方式进行了探讨,提出了一种基于Agent框架下的单体分层、模块式结构.从宏观的角度对混合发电的问题进行了规划设计,赋予了Agent自主性和协调能力,有关联合目标的分解规划算法,在一定程度上克服了自然资源随机变化带来的不确定性.给出的算例说明该方法具有较强的实用性.     

一种基于投标结果修正的合同网协议

合同网协议是一种广泛应用于多Agent系统的合作协议. 针对传统的合同网协议, 提出一种基于投标结果修正的合同网协议, 并论述该协议的合作过程, 说明该协议简化了传统合同网协议的工作过程. 最后把该协议应用于一个风力/太阳能互补发电系统的实例中, 结果表明该协议的工作效率比传统合同网协议更高.     

基于MAS的分布式控制软件系统模型研究

大型实验装置计算机集中控制系统是一个由前端、预放、靶场等十几个分系统构成的大型分布式控制系统.基于MAS的分布式控制系统具有了良好的扩充性,开放性与可重构性.针对该大型实验装置的控制软件系统提出了一种基于MAS的分布式控制软件系统模型,对单智能体Agent的结构及多智能体Agent的协作做了介绍,并对控制软件系统的核心--控制流程算法做了详细设计,为该模型应用于其它大型实验装置提供了理论基础.     

多智能体的分布式智能故障诊断

基于分布式人工智能的思想 ,将多Agent技术引入复杂故障诊断领域 ,分析了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程 ;讨论了基于模式聚类的故障求解机制及对诊断问题任务辨识、分解 ;研究了多Agent宏观上的约束和关联 ;设计了应用Agent工作状态的表达机制 ;确定了应用Agent间的工作状态影响关系及多Agent间的交互、协作和通讯 ;构建了多Agent模糊关联模型 ;给出了多Agent诊断系统局部诊断决策与全局诊断决策的集成描述结构 ;建立了一种分布式Agent诊断系统结构及其原型系统 .在某电力企     

基于多Agent的策略驱动网络管理体系结构

通过对基于策略的管理技术和基于智能Agent分布式系统地分析,提出了一种策略驱动的基于多Agent的网络管理体系结构,利用了策略和Agent多种特性,适合实现面向服务和自治管理的分布式管理系统。     

基于多Agent的分布式异构数据源访问机制研究

通过对Agent技术的研究，描述了基于多Agent的分布式异构数据源访问系统模型，并分析了该模型的运行机制和关键技术，这对于提高已有数据资源的共享程度和利用率及进行数据挖掘都具有重要的现实意义。     

多智能体系统分布式一致性算法研究现状

综述了多智能体系统分布式一致性问题的研究现状。从理论层面介绍了一致性问题的几种常见定义及与特性相关的主要参数;总结归纳了近年来几种一致性协议及其理论分析结果;分析和阐述了一致性问题的主要应用领域的进展。展望了未来的研究方向。     

基于梯度估计的多智能体系统有限时间分布式优化

现有多智能体系统分布式优化算法大多具有渐近收敛速度,且要求系统的网络拓扑图为无向图或有向平衡图,在实际应用中具有一定的保守性.本文研究了具有强连通拓扑的多智能体系统有限时间分布式优化问题.首先,基于非光滑分析和Lyapunov稳定性理论设计了一个有限时间分布式梯度估计器.然后,基于该梯度估计器提出了一种适用于强连通有向图的有限时间分布式优化算法,实现了多智能体系统中智能体的状态在有限时间内一致收敛到全局最优状态值.与现有的有限时间分布式优化算法相比,新提出的有限时间优化算法适用于具有强连通拓扑的多智能体系统,放宽了系统对网络拓扑结构的要求.此外,本文基于Nussbaum函数方法对上述优化算法进行了拓展解决了含有未知高频增益符号的多智能体系统分布式优化问题.最后,通过仿真实例对提出的分布式优化算法的有效性进行了验证.     

基于Isight的分布式电源优化设计

分布式电源接入配电网是智能电网的关键.分布式电源接入配电网的位置及所注入的容量会对电网的损耗和电压的稳定性产生影响.在综合考虑电压稳定以及电网损耗的基础上建立起分布式电源优化模型,以Isight为优化平台,以MATLAB为数值求解软件,构建并实现分布式电源优化设计计算流程.该方法成功实现降低网损并提高电压稳定性的目标.采用配电网的标准算例对模型和算法进行验证,结果表明该模型具有优异的优化效果,有助于工程的实际应用.     

Realization of distributed system models using code generation extensions

Development of distributed software systems is complex due to the distribution of resources, which complicates validation of system-wide functionality. Such systems include various facets like functionality and distribution, each of which must be validated and integrated in the final software solution. Model-based techniques advocate various abstraction approaches to cope with such challenges. To enhance model-based development, this paper proposes (1) guidelines for development of distributed systems, where the different facets are introduced gradually through systematic modeling extensions, (2) code generation capabilities supporting technology specific realizations, and (3) demonstration of the applicability of our approach using an industrial case study involving the development of a harvest planning system, where the communication infrastructure paradigm changed late in the project. When developing this system, we spent most time validating system-wide functionality. The model extensions allowed an easier change of the underlying communication paradigm and code generation supported realization of the different system representations.