[发明专利]一种面向目标源的分布式图形构造方法

权利要求书

1.一种面向目标源的分布式图形构造方法，其特征在于：

第一步，当前智能体从目标构型中访问距离自身最近的目标位置点，并利用人工势场法无碰撞地向该最近的目标位置点运动，并将该最近的目标位置点标记为当前目标点；

第二步，在当前智能体向当前目标点运动过程中，当前智能体在有限通信范围不断地广播当前智能体自身的目标位置信息同时收集邻居智能体广播的目标位置信息，并将当前智能体自身要访问的目标位置信息与收集到的邻居智能体要访问的目标位置信息记录在存储器中，若当前智能体自身状态信息满足目标交换条件或者重分配条件，则当前智能体执行目标选择行为，当前智能体自身状态信息不满足目标交换条件且不满足重分配条件，则继续朝当前目标点运动。

2.根据权利要求1所述的一种面向目标源的分布式图形构造方法，其特征在于：

所述的第二步中，当前智能体在半径为R的有限通信范围不断地广播，当前智能体自身要访问的目标位置信息与收集到的邻居智能体要访问的目标位置信息记录在存储器中。

3.根据权利要求1或2所述的一种面向目标源的分布式图形构造方法，其特征在于：

所述的分布式图形构造方法是指利用分布式方法将多智能体围绕目标源形成设定的目标构型，从而实现多智能体对目标源的干扰任务；建立全局坐标系，所述的多智能体中的各智能体的初始位置均在全局坐标系的xy平面上，各智能体有唯一的标识且在同一参考坐标系下离散运动，各智能体能够全向运动，各智能体能够依赖自身搭载的通信载荷广播信息并收集邻居智能体广播的信息，智能体编号为1,2,…,N，其中，N为智能体的数量，所述的目标构型对所有智能体而言是先验的，目标构型为围绕目标源形成的N个目标位置。

4.根据权利要求3所述的一种面向目标源的分布式图形构造方法，其特征在于：

所述的第一步中，利用人工势场法无碰撞地向当前目标点运动的步骤为：

S1：当前智能体根据自身的位置信息与当前目标点的位置信息，计算当前智能体的引力场

其中，k是大于零小于1的常数，n为当前智能体的运动时刻，p_i(n)为n时刻当前智能体的绝对位置坐标，o_i(n)为n时刻当前目标点的绝对位置坐标，i为智能体的标号，当前智能体的引力为:

S2：当前智能体根据自身的位置信息与邻居智能体的位置信息，计算当前智能体的斥力场

其中，η是大于零小于1的常数，为n时刻当前智能体i与邻居智能体j的欧式距离，d_o为避障距离，d_o小于智能体的通信半径R，当前智能体的斥力为:

S3：计算步骤S1得到的当前智能体的引力场和步骤S2得到的当前智能体的斥力场的合力场，合力为：

S4：当前智能体朝着步骤S3得到的合力的方向运动；

当前智能体朝着合力的方向运动的速度v_i(n)为：

其中，α₁是一个大于零小于1的常数，是第i个智能体与最近的邻居智能体的欧式距离，v_m是所有的智能体的最大运行速度。

5.根据权利要求4所述的一种面向目标源的分布式图形构造方法，其特征在于：

所述的第二步中，目标交换条件为：互为彼此最近邻居的两智能体与各自当前目标点之间的连线存在交点，且两智能体之间的欧式距离小于R/2。

6.根据权利要求5所述的一种面向目标源的分布式图形构造方法，其特征在于：

所述的智能体如何分布式地判断其R/2范围内的最近邻居智能体，是否互为彼此最近的邻居智能体，具体为：

步骤一：当前智能体在半径为R的通信范围内，找出最近的邻居智能体j；

步骤二：当前智能体在半径为R的通信范围内，找出距离邻居智能体j最近的智能体q；

步骤三：若当前智能体与邻居智能体q的欧式距离小于R/2，且大于其与邻居智能体j的欧式距离，则邻居智能体j与当前智能体互为彼此的最近邻居智能体。