【摘 要】
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多机器人系统的追捕-逃跑问题是人工智能和分布式控制领域的一个热点问题，是研究多机器人系统中团队协作的重要途径。追捕-逃跑问题的复杂度会随着参与者的增加呈指数增长，分层
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多机器人系统的追捕-逃跑问题是人工智能和分布式控制领域的一个热点问题，是研究多机器人系统中团队协作的重要途径。追捕-逃跑问题的复杂度会随着参与者的增加呈指数增长，分层追捕算法通过把多个追捕者对多个逃跑者的追捕-逃跑问题分解为多个双人追逃问题从而使问题求解的难度降低，同时也能保证追捕的效率。当追捕者的数量多于逃跑者时，追捕者中的一部分通过某种规则组成一个追捕联盟，联盟内部各个追捕者通过相互之间的交流与合作可以实现更有效率的追捕策略，从而能够更快得捕获逃跑者。所有追捕者形成的每一种不同的联盟组合方式称为一个联盟结构，最优联盟结构求解即为求得所有可能的联盟结构中收益最大或者追捕代价最小的联盟结构。但是随着追捕者数量的增加，联盟结构的数量呈指数增长，同时多机器人追捕-逃跑问题中存在的多个逃跑者使这个最优联盟结构求解更加的复杂。本文首先证明了多机器人追捕-逃跑问题中的联盟收益独立性，同时根据逃跑者的数量决定了求得的联盟结构中联盟的数量，在这两个约束条件下给出了机器人追捕联盟结构生成算法（SPGP算法）。算法首先根据逃跑者的数量确定所求联盟结构在联盟结构图中的层数，并确定了各追捕者联盟中的领导者，在此基础上简化了每层的搜索量，并通过理论和实验验证了算法的有效性。同时本文也提出了一种基于Fast Marching方法分层追捕算法，为追捕者提供一种追捕策略。在追捕过程中，追捕者的数量大于逃跑者的情况下，协助追捕者通过构造＂活跃区域＂与主追捕者的合作,实现一种压迫式的追捕策略。
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