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摘要
文章基于社交网络系统中的DeGroot模型,对多个体讨论问题时意见在多智能体网络中的演变进行了研究,在此过程中加入Stackelberg-Nash均衡博弈思想,建立了一种分层控制的智能体交互协议和决策机制.首先,从Stackelberg-Nash均衡的角度,对社交网络系统进行分层优化设计,其中制定并研究的分层决策机制是由一个主要智能体和多个次要智能体组成.主要智能体具有产生策略和预设目标的能力,次要智能体会根据博弈策略演变不断自我优化,产生应对方案并传递给主要智能体.然后,主要智能体将次要智能体的方案整合得到最佳解决方案,再将最佳方案与预设目标进行对比,若误差较大,则进一步优化,直至获得最优解决方案.最后,通过仿真验证了意见分层建模的稳定性和收敛性.
- 出版日期2021
- 单位青岛大学; 工业控制技术国家重点实验室; 自动化学院
