秦补枝

(南京化工职业技术学院自动控制系，南京 210048)

近年来，蜂拥控制逐渐成为人们研究的热点问题之一[1～5]。它主要是研究具有有限感知能力的多个个体涌现出来的全局行为，比如鱼群与鸟群的群体行为。蜂拥控制问题的研究也在工程中有重要应用，如无线传感网络、无人驾驶飞机编队及水下机器人地形探测等[5,6]。在文献[7，8]中提出了蜂拥控制问题的3条Reynolds基本规则：分离，与邻域内的智能体避免碰撞；聚合，与邻域内的智能体保持紧凑；速度匹配，与邻域内的智能体速度保持一致。此后，许多控制学者通过构造人工势函数并结合速度一致算法实现Reynolds的3条规则[9～14]。在文献[8]中Olfati S R提出的算法结合了简单的人工势函数，在对多智能体系统控制过程中实现了Reynolds模型的3条基本规则。

在以上这些研究中，大部分都假设智能体的速度大小保持一致，这在实际工程中很难实现。因为智能体的感知范围有限，保持速度大小不变很容易产生分裂现象，脱离群体运动。所以，笔者提出一种自适应速度策略以提高蜂拥行为，使智能体在运行途中不仅能自适应改变速度方向，而且能自适应改变速度大小。

考虑N个智能体在n维欧式空间中运行，其中第i个智能体的运动方程为：

②数据处理与分析。在此次调查中，经常使用统计软件从事相关工作占样本的63%，利用统计数据进行相关知识的教学占比76.6%。从这两方面来看，内蒙古高校教师在实践教学中数据处理能力有待加强。……