面向免疫智能体交互网络的多UUV协同作战系统建模研究

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1、学校代码10699分类号TP391.9密级学号2012100353题目面向免疫智能体交互网络的多UUV协同作战系统建模研究作者梁洪涛控制理论与控制工程学科、专业康凤举指导教师2017年10月申请学位日期西北工业大学博士学位论文西北工业大学博士学位论文（学位研究生）题目：面向免疫智能体交互网络的多UUV协同作战系统建模研究作者：梁洪涛学科专业：控制理论与控制工程指导教师：康凤举2017年10月IIResearchonModelingofMulti-UUVCooperativeCombatSystemBasedonImmuneAgent

2、InteractionNetworkByLiangHongtaoUndertheSupervisionofProfessorKangFengjuADissertationSubmittedtoNorthwesternPolytechnicalUniversityInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofDoctorofControlTheoryandControlEngineeringXi’anP.R.ChinaOctober2017摘要摘要军用UUV作为新型的水下武器装备，

3、向着多UUV系统的智能化和协同化方向发展，与多变的水下环境和繁杂的作战使命等作战要素构成复杂的无人系统，对多UUV协同作战系统（Multi-UUVCooperativeCombatSystem,MUCCS）的建模理论方法研究提出了更高的要求。已有多智能体（Multi-Agents,MAS）方法不能很好刻画UUV自主行为的反应、规划和学习等智能特性，也难以系统描述多UUV群体复杂的协同性。为此，本文针对MUCCS建模理论方法的关键问题，从复杂系统（Complexsystem,CS）研究的角度出发，结合MAS和生物免疫系统（Biolog

4、icalImmuneSystem,BIS）建模优势，提出免疫智能体交互网络（Immune-agentInteractionNetwork,IAIN）建模方法，构建了面向IAIN的MUCCS建模理论，给出了多层次混合式免疫智能体结构的UUV智能性建模、约束条件下自适应动态协作与通信机制的群智体建模及IAIN框架下信息融合与目标跟踪基础模型建模等方法，并基于Netlogo仿真平台构建了分布式仿真系统对典型作战进行了仿真应用研究。主要研究成果及创新点如下：（1）从复杂协同作战系统建模需求入手，研究了MAS与BIS在结构、功能呈现的高度相似

5、性，融合了两者在建模理论和实践应用方面各自的优势，首次提出了IAIN概念和建模方法，设计了MUCCS-MAS-IAIN三级系统的相互映射规范和机制，进一步给出了面向IAIN的MUCCS建模框架,静态结构设计了具有IA结构与功能的交互网络节点，而动态机制包含约束条件下IAIN网络节点之间的交互通信与信息融合，从而从两个方面实现了微观个体智能与宏观协同的建模仿真，并从分布式、动态性和组织结构等十个层面与其它复杂协同作战Agent建模方法进行对比分析，表明了所提方法的合理性。（2）为了解决一般Agent在复杂UUV智能性建模中结构、逻辑、

6、描述简单所造成的智能特性表达不足的问题，设计了一种由免疫单元、处理单元、动作行为和知识库组成的含有固有免疫和获得性免疫响应机制的混合免疫智能体。在此基础上提出了包括感知执行层、协调控制层、行为反应层、反应规划层和反应学习层等5层结构组成的多层次混合式免疫智能体UUV模型。该模型是一个包含知识库、状态集和规则库等6个支撑组件组成的多层递阶信息控制系统，实现了UUV自主行为反应、规划和学习的多分辨率智能特性建模。（3）在MUCCS群智体建模过程中，提出了约束条件下自适应动态协作与通信机制。在拓扑结构层提出了一种面向IAIN的混杂拓扑结构

7、；在协商通信层设计了免疫网络与市场机制融合的协商通信协议，特别是在全局网络提出改进免疫网络Farmer的动力学模型，且在局部网络利用约束条件下扩展合同网协议及其通信动作来实现协商控制；在交互语言层给出了IAIN中UIA协调控制的基本行为与通信动作，利用KQML语言的可扩展性实现了通信动作交互信息的扩展，并借助XML语言实现消息结构的集I西北工业大学博士学位论文成与转换，进而从3个层次上实现了IAIN网络节点之间的规划、协商与通信。（4）为了实现协同化建模的需要，对IAIN框架下信息融合与目标跟踪的基础模型建模方法进行了深入研究。在分

8、析IAIN节点具有空间、时间、功能、资源分布性的基础上，构建了基于数据层融合结构的IAIN-MAIF模型，进一步利用最小二乘法（LeastSquare,LS）对目标纯方位信息进行估计和预测，继而设计了模糊自适应粒子滤波交互式多模型（F