Yukai Feng · Zhengxing Wu · Jian Wang · Junwen Gu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年1月

自适应且高效的协同控制对多机器人鱼系统至关重要，可显著提升其在复杂水下任务中的表现。本文提出一种专为多机器人鱼协同追捕设计的新型自适应算法，融合吸引力机制与强化学习技术，使机器人鱼能依据局部观测与环境线索做出自适应决策。针对机器人鱼的独特动力学特性构建了状态转移环境，并结合课程学习方法设计了去中心化的追捕策略。仿真与实物实验验证了该策略的有效性与适应性，为复杂水下环境中多机器人鱼系统的协同控制提供了重要参考。

解读: 该去中心化多智能体协同控制技术对阳光电源分布式储能系统具有重要借鉴价值。文中的吸引力增强型强化学习算法可应用于PowerTitan大型储能系统的多模块协同控制，实现基于局部观测的自适应功率分配与负载均衡。去中心化决策架构可提升ST系列储能变流器集群的容错性与可扩展性，避免单点故障。课程学习方法可优化...