题目：多机器人系统中群体智能的涌现与进化

近年来多机器人系统已成为机器人领域的研究热点。本文以多机器人系统和觅食任务为研究背景，分别就以下几个方面对多机器人系统进行了探讨和研究：首先对本文的研究背景进行了简单介绍，综述了多机器人系统的特点、研究进展以及发展方向，并介绍了复杂系统以及涌现机制，最后给出了本文的研究内容及其论文安排。其次，设计了多机器人系统的体系结构，并采用基于行为控制的思想设计了单个机器人的简单行为。从而利用计算机模拟仿真分析了多机器人系统中由于机器人之间的交互而涌现出群体智能的现象。第三，利用有限状态机和微分方程建立了多机器人觅食过程的数学模型，并将该模型的MATLAB求解结果与NetLogo仿真结果进行了比较，证明该数学模型能表述多机器人这个复杂系统。同时还分析了该数学模型中各参数对系统性能的影响。第四，在建立多机器人系统的整体数学模型基础之上，利用相关机会规划对影响整体系统性能的两个重要参数进行了优化分析，并采用基于随机模拟的遗传算法得到了优化结果。仿真结果表明，利用该方法可以实现随机环境下的系统优化控制。在此理论优化结果的基础之上，本文还对多机器人系统的行为规则加以了优化，通过分析单个机器人的行为特点，提出了禁忌搜索规则，并通过仿真证明了该行为优化提高了系统的性能。第五，为了使机器人能够自主适应复杂动态的环境，本文在多机器人系统中采用了并发独立强化学习的方式和Q-学习算法，并通过计算机模拟仿真实验验证了Q-学习算法对于提高多机器人系统在未知环境中的适应性是有效的。最后，总结了全文的研究成果，并展望了可以进一步开展的工作。