精品文档---下载后可任意编辑Markov 环境下多自主体系统的分布式博弈与控制的开题报告一、讨论背景在现代工程技术中，多自主体系统得到了广泛的讨论与应用。多自主体系统指的是由多个智能体组成的系统，每个智能体都拥有自主决策能力和自我适应能力，能够相互通信和协作，从而实现系统级的任务。多自主体系统在人类社会中的应用很广泛，例如无人驾驶汽车、智能家居、物流配送等。在多自主体系统中，智能体所处的环境一般是不确定的，而且各个智能体的决策彼此影响，这就涉及到分布式博弈与控制问题，即如何协调各个智能体的行为，使得整个系统能够达到预期的目标，并且协调出最优决策。因此，分布式博弈与控制问题在多自主体系统中具有十分重要的讨论价值和实际应用价值。本课题主要讨论 Markov 环境下多自主体系统的分布式博弈和控制问题，探究如何运用强化学习方法，设计智能体的决策模型和协议，并进行仿真实验。二、讨论目的1. 讨论多自主体系统的基本概念和模型，掌握 Markov 环境下多自主体系统的建模方法。2. 探究多自主体系统的分布式博弈与控制问题，分析智能体决策行为的博弈理论基础。3. 运用强化学习方法，设计多自主体系统的智能体决策模型和协议，实现分布式控制目标的实现并协调出最优决策。4. 设计仿真实验，验证所设计的算法的有效性和可行性。三、讨论内容和方法本课题的讨论内容主要包括：1. 多自主体系统的基本概念和模型，Markov 环境下多智能体系统的建模。2. 多自主体系统的分布式博弈与控制问题，分析各个智能体的博弈理论基础。精品文档---下载后可任意编辑3. 运用强化学习方法，设计基于 Q-learning 算法的多自主体系统的智能体决策模型和协议，实现分布式控制目标的实现并协调出最优决策。4. 设计仿真实验，验证所设计的算法的有效性和可行性。本课题的讨论方法主要包括理论分析和仿真实验，通过理论分析，建立多自主体系统分布式博弈和控制问题的模型和框架，设计强化学习算法，实现多智能体系统的分布式协调；通过仿真实验，验证所设计算法的有效性和可行性。具体讨论方法如下：1. 在 Markov 环境下，对多自主体系统的博弈和控制问题进行基础理论分析，建立多自主体系统的博弈模型。2. 基于 Q-learning 算法设计多自主体系统的智能体分布式协调策略，并将其应用到多自主体系统中进行控制。3. 设计仿真实验，验证所设计算法的有效性和可行性。四、预期成果及意义预期成果：1. 理论方面：讨论...
