基于非规则组块及功能驱动的多主体自装配建模研究

群体自装配是指：只具有局部能力的agent群体，在没有中心控制和全局规划的前提下，完成相对复杂的指定结构的过程。其本质是对社会性昆虫"筑巢"行为的模拟，已成为群体智能领域研究热点之一。当前的研究均采用形状规则且完全相同的多边形或多面体作为虚拟建筑组块，并以指定的结构作为目标。这一限定与现实中的模型存在较大差异。本课题拟在从前工作的基础上继续深入，开展基于非规则组块的自装配建模研究，探讨完全匹配和不完全匹配两种模式下的自装配模型及相关算法。同时，本课题还将致力于功能驱动的自装配建模研究，讨论功能驱动模式下，目标的多态性和模型对动态目标的适应性。通过建模和对模型的理论研究，进一步揭示群体产生智能的机理，同时为多机器人自装配系统仿真提供有效的指导和理论依据。

群体自装配是指：仅具有局部能力的Agent群体，在没有中心控制和全局规划的前提下，完成相对复杂指定结构的过程，其最终目标是研制开发出各类结构功能简单,低成本的微型机器人,在人力难以到达和控制的危险工作环境中,根据局部信息和环境变化,自组织地完成复杂的宏观任务。目前，国内这一领域的研究相对较少，本项目从自装配系统相关理论、建模设计、群体搜索算法及自组装思想在相关领域应用等多个角度对自装配系统进行了深入的研究，在二维和三维空间上，提出并证明了两个仅依赖局部信息的约束是确保装配结构侧面连通性的充分必要条件，指出对于任意侧面连通结构，均可通过满足上述约束的组装规则装配而成；提出了基于冲突延迟和最大相邻侧面封闭策略的自装配模型，解决了并行条件下装配过程中的“死锁”问题，提高了装配效率；对PSO等群体搜索算法进行了研究，提出基于“聚度”分析方法和相应的改进策略，有效地提高了PSO方法的搜索能力；提出了“功能组块”的思想，使自装配研究从“几何意义”向“功能意义”发展，具有较强的现实意义。本项目的研究丰富了群体智能领域的研究成果，为多机器人自装配系统仿真提供有效的指导和理论依据。