【摘 要】
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农业是人类的衣食之源、生存之本,是国家经济发展的基础,有效的农业植保工作可以对农作物的产量提升有很大的帮助。长期以来我们国家的农业植保工作主要通过人来完成,既低效又可能危害农业工作者们的身体健康。习总书记曾经在考察时指出:“要加强农业与科技融合,加强农业科技创新”。无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)作为一种重要的智能体,现在已经被广泛应用于测绘、救援、地质勘探等关键领
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农业是人类的衣食之源、生存之本,是国家经济发展的基础,有效的农业植保工作可以对农作物的产量提升有很大的帮助。长期以来我们国家的农业植保工作主要通过人来完成,既低效又可能危害农业工作者们的身体健康。习总书记曾经在考察时指出:“要加强农业与科技融合,加强农业科技创新”。无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)作为一种重要的智能体,现在已经被广泛应用于测绘、救援、地质勘探等关键领域。尽管人们认为,在农业植保工作当中,无人机应该起到越来越大的作用,比如农作物生长情况检测、给农作物浇水、帮助农作物播种、给农作物喷洒农药等等,但实际上并没有被大规模应用。主要原因是目前农业植保无人机仍然依靠专业人员手动操控进行工作,而满足资格的操作人员比较稀缺导致拉高了人力成本,因此建立农业植保无人机自动化作业系统在当前成为了一个迫切需要。多智能体任务规划是多智能体系统领域的一个重要的研究方向,也是建立农业植保无人机自动化作业系统的核心研究工作之一,其工作目标是在复杂的环境下将任务规划给智能体进行工作。然而,在问题求解时存在容易陷入局部最优、探索空间过小、收敛速度慢等问题。为了提高算法的性能,很多研究者提出了大量传统算法的改进,以得到性能更好的求解方案。本文围绕着多智能体非协同性任务规划、多智能体协同性任务规划几个模型做出了较为系统性的研究,提供了相应的求解方法,并且将所提出的算法在农业植保无人机领域上做出了实际应用。本文的主要研究工作和创新点包括以下几个方面:(1)针对智能体在工作过程中可能出现突发状况,从而导致工作效率降低的关键问题进行了研究。首先建立了RASV非协同性任务规划模型(Non-Cooperative Task Planning in Range Allocation Subadditive Value Environment,RASV-NCTP)。为了实现模型求解,本文提出了基于条件高斯游走策略的蜻蜓优化算法(Conditional Gaussian Walk Dragonfly Optimization,CGWDO)。CGWDO算法通过引入CGW策略,加快了种群从局部最优解当中跳出的机会,提高了种群的多样性和探索性,改善了传统蜻蜓算法的缺点。在19组数据和6个基准函数上的实验结果表明,CGWDO算法在可用性和稳定性方面有着明显的提升。本文将CGWDO算法应用到求解农业植保无人机的任务规划问题当中,实验结果证明CGWDO算法在解决农业植保无人机的任务规划问题上具有良好的表现,同时在评估指标上的表现高于其它方法,具有更好的规划结果。(2)针对有些环境下,智能体的状态以及任务的信息不能完整获得的关键问题进行了研究。首先建立了POA非协同性任务规划问题模型(Non-Cooperative Task Planning in Partial Ordinal Allocation Environment,POA-NCTP)。为了实现模型求解,本文提出了基于关键性评估的循环罗宾算法(Round-Robin Algorithm Based on Importance Evaluation,IERR)。本文证明了即使在最不理想的情况下IERR算法的r-MMS(Min Max Share)指标也不超过2+[m· αi·(1+n)-n]/n~2。本文将IERR算法与8种群智能优化算法以及2种任务规划算法进行了对比。实验结果表明IERR算法在可用性和运行效率两方面都有着突出的表现。(3)在现实中,一些复杂的任务需要不同类型的智能体协同工作来完成,针对这个关键问题,本文建立了分别准备集中执行协同性任务规划问题模型(Cooperative Task Planning in Prepare Separately for Centralized Execution,PSCE-CTP),为了实现模型求解,本文提出了基于近似状态匹配的Q学习算法(Approximate State Matching Q-Learning Algorithm,ASMQL)。本文从理论和实验两方面证明,ASMQL算法在可用性和运行效率方面明显高于其它方法。本文将ASMQL算法应用到求解农业植保无人机的策略规划问题当中,实验结果证明ASMQL算法在解决农业植保无人机的策略规划问题上具有良好的效果,同时在评估指标上的表现高于其它方法,能够得到最优的策略。
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