【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人协作，具体而言，尤其涉及一种基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法。
技术介绍
1、现有的机器人协作方法中，大都是在固定结构的网络中进行工作，但是现实环境是复杂的，只考虑静态网络不符合现实情况，在应用中难免出现不合适的情况，根据已有研究，声誉机制已被证明能够有效地促进演化博弈中合作行为的涌现，但大都是以静态网络初始化机器人来实现机器人之间的协作，但是现实世界可能是不断变化的，需求可能也是不断变化的，机器人在协作过程中，如果只是按照原有设定的协作同伴来工作，无法满足现实情况的需要，并有可能会导致一些误差和资源浪费。
技术实现思路
1、根据上述提出的技术问题，提供一种基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法。本专利技术方法能够实现机器人动态获取并更新个体及周围机器人信息，通过构建博弈模型并筛选其他机器人名誉值来达到对机器人群的协作控制。
2、本专利技术采用的技术手段如下：
3、一种基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法，包括：
4、s1、结合声誉值与网络结构，构建声誉-满意度模型；
5、s2、构建博弈模型，并通过博弈模型的博弈矩阵计算博弈收益；
6、s3、对构建的声誉-满意度模型进行初始化操作；
7、s4、基于初始化操作后的声誉-满意度模型，进行蒙特卡罗迭代模拟，统计并记录机器人群体合作率。
8、进一步地，所述步骤s1中，构建的声誉-满意度模型包括个体声誉
9、进一步地，所述个体声誉模块中，wx(t)代表机器人个体x在t时刻的声誉值大小，wx(t)的变化过程如下式：
10、
11、其中，wx(t)的变化取决于个体x在t时刻与其他机器人通过博弈矩阵的博弈结果，当个体选择合作时wx就会增加δ，反之就会减少δ，c表示采取合作策略，d表示机器人个体采取背叛策略。
12、进一步地，所述个体声誉满意度模块，用于每个机器人个体，在每一轮与其相连的其他个体博弈之后，更新自身名誉值。
13、进一步地，所述工作集群断连选择模块，用于机器人个体在更新了自身名誉值之后，根据自己的声誉满意度选择是否与已连接的机器人个体断掉连接或是与未连接的机器人节点相连。
14、进一步地，所述工作集群重连选择模块中，如果一个个体在之前的交互中经常选择背叛策略，剥削邻居以获得较大收益，那么他的名誉值将一直下降，此时其名誉值将会低于其连接的邻居个体的满意度，则这个邻居将会考虑断掉与其的连接而去选择其他具有更高的名誉值的节点相连形成新的协作集合；相反，如果一个节点在之前的交互中经常选择合作策略，那么他的声誉值会一直上升，在未来的交互中，会有越来越多的个体与其相连；如果一个机器人个体没有参与任何协作者集合，那么其将会参与到群体中具有最高名誉值的那个机器人个体的集合中，但是同时失去之前所累积的博弈收益。
15、进一步地，所述步骤s2，具体包括：
16、s21、计算个体在t时刻的适应度fx(t)，公式如下：
17、fx(t)＝wx(t)×px(t)
18、其中，wx(t)表示机器人个体x在t时刻的声誉值大小，px(t)表示个体x在t时刻的博弈收益
19、s22、计算个体x在t时刻的博弈收益px(t)，公式如下：
20、
21、其中，pxyt表示个体x和y的博弈收益，表示被断连节点所付出的代价收益。
22、进一步地，所述步骤s3，具体包括：
23、s31、利用均匀分布u(0,300)随机采样完成机器人个体声誉的初始化；
24、s32、利用正态分布随机采样完成机器人个体声誉满意度的初始化。
25、进一步地，所述步骤s4，具体包括：
26、s41、随机选取个体x，使该个体与其全部邻居完成博弈并记录自身收益px；
27、s42、在个体x完成本轮博弈后，自身根据名誉更新规则改变自身名誉值；
28、s43、根据自身名誉满意度，过滤不符合自身名誉满意度的其他个体，重新选取协作节点；
29、s44、根据fermi规则，模仿相连的个体的策略进行策略更新，fermi准则公式如下：
30、
31、其中，k表示策略模仿阶段的不确定性，k值越大不确定性越高；
32、s45、在全部个体完成上述过程后即表示一轮同步博弈完成，此时统计机器人群体合作率并记录，在完成指定轮数的同步博弈后，将实验过程的合作率持久化保存至文件中。
33、较现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
34、1、本专利技术提供的基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法，通过将声誉满意度与结构改变相结合，克服了以往研究中机器人协作结构不变的局限性，使得声誉-满意度模型更加贴合现实世界，提升了整体模型的鲁棒性。
35、2、本专利技术提供的基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法，其声誉-满意度模型可将机器人个体抽象为网络节点，通过动态构建演化博弈模型，使得机器人可自行根据环境变化选择其他协作机器人，从而达到解决任务的目的。
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1.一种基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法，其特征在于，所述步骤S1中，构建的声誉-满意度模型包括个体声誉模块、个体声誉满意度模块、工作集群断连选择模块、工作集群重连选择模块。
3.根据权利要求2所述的基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法，其特征在于，所述个体声誉模块中，Wx(t)代表机器人个体x在t时刻的声誉值大小，Wx(t)的变化过程如下式：
4.根据权利要求2所述的基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法，其特征在于，所述个体声誉满意度模块，用于每个机器人个体，在每一轮与其相连的其他个体博弈之后，更新自身名誉值。
5.根据权利要求2所述的基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法，其特征在于，所述工作集群断连选择模块，用于机器人个体在更新了自身名誉值之后，根据自己的声誉满意度选择是否与已连接的机器人个体断掉连接或是与未连接的机器人节点相连。
6.根据权利要求2所述的基于声誉满意度以及
7.根据权利要求1所述的基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法，其特征在于，所述步骤S2，具体包括：
8.根据权利要求1所述的基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法，其特征在于，所述步骤S3，具体包括：
9.根据权利要求1所述的基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法，其特征在于，所述步骤S4，具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法，其特征在于，所述步骤s1中，构建的声誉-满意度模型包括个体声誉模块、个体声誉满意度模块、工作集群断连选择模块、工作集群重连选择模块。
3.根据权利要求2所述的基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法，其特征在于，所述个体声誉模块中，wx(t)代表机器人个体x在t时刻的声誉值大小，wx(t)的变化过程如下式：
4.根据权利要求2所述的基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法，其特征在于，所述个体声誉满意度模块，用于每个机器人个体，在每一轮与其相连的其他个体博弈之后，更新自身名誉值。
5.根据权利要求2所述的基于声誉满意度以及演化博弈论的机器人动态协作方法，其特征在于，所述工作集群断连选择模块，用于机器人个体在更新了自身名誉值之后，根据自己的声誉满意度选择是否与已连接的机器人个体断掉连接或是与未连接的机器人节点相连。
6.根据权...
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