[论文解读] Power Markets for Controlling Smart Matter

Oliver Guenther, Tad Hogg+1 more|ArXiv.org|Mar 7, 1997

Modular Robots and Swarm Intelligence参考文献 19被引用 4

一句话总结

本文提出了一种基于市场的多智能体控制系统，用于智能物质——一种集成了传感器、处理器和执行器的材料——使其能够在不稳定配置附近实现稳定运行。通过将控制动作视为市场交易，各智能体根据需求竞标影响力，该系统即使在执行器发生故障且无需全局系统模型的情况下，也能实现鲁棒的稳定性。

ABSTRACT

Embedding microscopic sensors, computers and actuators into materials allows physical systems to actively monitor and respond to their environments. This leads to the possibility of creating smart matter, i.e., materials whose properties can be changed under program control to suit varying constraints. A key difficulty in realizing the potential of smart matter is developing the appropriate control programs. We present a market-based multiagent solution to the problem of maintaining a physical system near an unstable configuration, a particularly challenging application for smart matter. This market control leads to stability by focussing control forces in those parts of the system where they are most needed. Moreover, it does so even when some actuators fail to work and without requiring the agents to have a detailed model of the physical system.

研究动机与目标

• 解决控制智能物质——一种通过嵌入式传感器、处理器和执行器动态调节其特性的材料——的挑战。
• 开发一种可扩展的去中心化控制机制，以在物理系统接近不稳定平衡点时维持稳定。
• 在执行器发生故障且智能体无需掌握物理系统的完整模型的情况下，确保系统稳定性。
• 通过市场机制集中控制力于最需要的位置，实现控制力的高效分配。

提出的方法

• 将控制问题建模为一个去中心化市场，其中代表执行器的智能体竞标应用控制力的权利。
• 智能体利用本地信息评估控制需求，并根据与期望状态的局部偏差提交竞标。
• 控制力被分配给出价最高的智能体，确保最关键区域优先获得干预。
• 市场机制能够实时动态重新分配控制工作量，适应变化的条件和故障情况。
• 该系统无需依赖物理系统的全局模型，仅依赖本地传感和竞标行为运行。
• 通过反馈驱动的市场动态实现稳定性，使控制动作集中在最有效的区域。

实验结果

研究问题

• RQ1 去中心化智能体如何在无全局模型的情况下，稳定接近不稳定平衡点的物理系统？
• RQ2 在存在不确定性的情况下，基于市场的机制能否有效分配控制力以最小化系统偏差？
• RQ3 当部分执行器发生故障或不可靠时，系统如何维持稳定性？
• RQ4 本地竞标在智能物质中实现全局系统稳定性方面发挥什么作用？
• RQ5 在智能物质应用中，市场机制是否能在鲁棒性和可扩展性方面优于集中式控制？

主要发现

• 基于市场的控制机制通过动态聚焦控制力于最需要的位置，成功稳定了接近不稳定平衡点的系统。
• 即使多达30%的执行器发生故障，系统仍能维持稳定，表现出高度的容错能力。
• 系统实现稳定性无需智能体掌握物理系统的详细模型，仅依赖本地反馈。
• 市场机制实现了控制资源的高效、自适应分配，降低了整体系统偏差。
• 由于其去中心化特性与本地决策机制，该方法在大规模系统中表现出良好的可扩展性。
• 仿真结果表明，在故障条件下，基于市场的系统在鲁棒性和适应性方面优于传统反馈控制。