简介：针对多智能体协同中智能体需要分类后再协同解决任务的场景,本文提出了一种基于事件触发的改进型聚类分析方法。触发函数的设计核心在于确定当智能体聚类进行迭代时不足以分离出指定个数的智能体的归属时,函数得到触发,并利用触发函数计算出归并类的近似最优解,将联合观测值最优解方差最低的情形中,加权距离最小的若干智能体归为一类,从而加快迭代速度。在激活触发函数的聚类方法后,通过计算分类中的智能体的虚基准达到分类一致性。结果验证此种方法能够有效提升多智能体分类协同的效率,为智能体的协同提供一种新的思路。
简介：D-S证据理论在红外紫外传感器信息融合中的改进,因此基于D-S证据理论的信息融合,D-S证据理论用于多传感器时-空信息融合
基于事件触发的聚类分析方法在多智能体任务协同中的研究
D-S证据理论的推广在多传感器信息融合中的应用
