基于“黑板”结构的分布式照明控制系统决策方法

被引:1
作者
王明顺
机构
[1] 东北大学信息科学与工程学院 辽宁沈阳
关键词
多Agent; 照明系统; “黑板”结构; 网络控制;
D O I
暂无
中图分类号
TP29 [自动化技术在各方面的应用];
学科分类号
0811 ; 081101 ; 081102 ;
摘要
目的研究城市照明系统的智能控制策略,通过先进的控制结构、控制策略和控制方法等手段解决照明系统节能与正常运行问题.方法借助于多Agent控制理论和数据融会技术,将区域照明控制系统划分成多个独立的控制器(多Agent),多A-gent之间通过网络相连以构成一个控制网络,在多Agent之间基于逻辑上的“黑板”结构来实现传感数据等共享.结果为分布式照明系统的正确决策与正常运行提供了必备的基础条件.借助于网络上逻辑“黑板”结构的数据共享,提出了分布式照明控制系统群体决策所需要的数据修改、表决、诊断和决策的规则与策略.结论经在某住宅园区照明控制系统两年多实践证明,采用多Agent等先进的控制结构、控制策略和控制方法会对照明系统的节能与正常运行等带来便利.
引用
收藏
页码:745 / 748
页数:4
相关论文
共 8 条
[1]   基于多智能体的新型智能决策支持系统体系结构的产生和发展 [J].
黄晓霞 ;
萧蕴诗 .
微型电脑应用, 2002, (05) :8-10+17
[2]  
Intelligent agents:theoryand practice. Wooldbrige M J,Jennings N R. The Knowledge Engineering Review . 1995
[3]  
计算机控制系统[M]. 冶金工业出版社 , 张国范等编著, 2004
[4]   PID控制器的优化设计 [J].
李界家 ;
张万江 ;
王然冉 ;
康健 ;
李颖 .
沈阳建筑工程学院学报(自然科学版), 2004, (03) :232-234
[5]  
An agent-based framework for buildingdecision support systems. Bui T,Lee J. Decision Support . 1999
[6]  
Agent-based software engineering. Wooldbrige M J. IEEE Transactions on Software Engineering . 1997
[7]  
Reinforcement learning for factored Markov de-cision processes. Sallans B. . 2002
[8]  
From active objects to autonomousagents. Guessoum Z,Pierre J. IEEE Concurrency . 1999