基于脉冲算法的多智能体系统编队牵制控制

在有向动态网络结构下,利用平均脉冲间隔分别研究带有同步脉冲、不活跃脉冲及失步脉冲的领导者时变编队控制问题;将领导者时变编队控制问题和跟随者时变牵制控制问题分别转换为渐近稳定性问题,并为3种脉冲情况下的领导者渐近稳定性问题提出统一格式的准则;结合该准则提出一个充分条件,进而证明基于脉冲算法的领导者的状态能够实现时变编队控制,同时跟随者的状态收敛到领导者形成的凸包。结果表明:基于脉冲算法的线性多智能体系统可以实现编队牵制控制;数值仿真实例验证了结果的有效性。     

基于自触发脉冲牵制的机坪多智能体网络协同策略

针对机坪多智能体网络场景下传统的一致性算法存在收敛性差、资源严重浪费等问题,提出一种基于自触发脉冲牵制的控制策略.基于图论建立机坪多智能体网络模型,设计脉冲激发函数,实现对脉冲触发时刻自行预估;改进节点重要度评价算法,拓宽评价指标的维度,提高牵制节点选取的合理性.在MATLAB中进行网络状态收敛性模拟分析.结果表明：提出的方法在降低采样触发频率、减少受控节点数的同时,有效提高了网络的收敛速度,并使收敛趋势更为平滑,且拓扑结构越简单,控制效果越好.     

基于网络特征重数的多智能体牵制蜂拥控制

针对多智能体系统蜂拥控制过程中存在效率不高的现象,融合图论和控制理论的分析方法,提出一种基于网络特征重数的牵制蜂拥控制算法.该算法通过网络拓扑结构的邻接矩阵,根据其特征值的最大重数,得出网络可控时所需牵制节点的数目,随后进一步利用控制理论中的PBH判据确定具体的牵制节点,并为之设计牵制蜂拥控制律.与随机牵制策略和度最大牵制策略进行的仿真实验统计结果对比证实了所提算法在提升整个系统控制效率方面的有效性.     

三阶多智能体系统设计编队的充要条件

为了研究组成有向图的三阶多智能体系统设计理想编队的充要条件,假设每个节点的控制输入是基于其状态与其相邻节点之间的信息量来决定的,并用分段连续可微的向量来表示理想的时变编队;将编队问题转化为一致问题,再通过使用复系数的Hurwitz多项式的判别方法来证明相关结论。结果表明,通过上述方法可以得到一个使得三阶多智能体系统实现理想编队的充要条件,实例验证了所得结论的有效性。     

基于局部优化的多智能体网络牵制蜂拥算法

针对现有的多智能体网络牵制蜂拥算法中网络在演化过程中可能出现“分裂”的问题,以代数连通度作为衡量网络连通的指标,提出一种基于局部优化的牵制蜂拥控制算法,以保持多智能体网络在演化过程中的全局连通性,从而保证所有智能体跟随虚拟领导者运动.该算法将局部优化策略引入牵制蜂拥控制器中,考虑网络中仅有部分智能体(称为信息智能体)具有虚拟领导者的信息,使信息智能体不断朝着其在当前时刻和下一时刻所有邻居的并集所组成网络的代数连通度最大的方向运动,以通过优化局部连通性达到提高整个网络连通性的目的.通过理论分析和仿真实验并与现有牵制蜂拥控制算法相比,进一步证明了算法可有效保持多智能体网络在演化过程中的全局连通性,且所有智能体均聚集在虚拟领导者周围更小的范围内,更能体现信息智能体在牵制蜂拥控制网络中的相对重要性.     

复杂网络中众多混沌运动电机的同步控制研究

以混沌运动的永磁同步电机作为节点构建线性耦合的复杂动力网络,研究了网络中众多电机的同步控制方法.该方法根据线性耦合网络全局同步的牵制控制条件,设计出电机交轴和直轴电压的比例调节控制器,并给出施加牵制控制后电机网络的状态方程.模拟结果表明:在网络耦合强度、电机节点参数时变情况下,对于小世界拓扑或无标度拓扑构建的电机网络,一个电机节点的线性反馈牵制控制就能实现网络所有电机同步,控制方法具有控制效率高、代价小、可调节等优点.     

l步信息脉冲牵引控制的多智能体一致性分析

应用矩阵论和代数图论,分析l步信息脉冲牵引控制的多智能体一致性问题.把具有单个脉冲控制器的多智能体的一致性系统推广到只对一个智能体实施l步信息脉冲牵引控制的系统.在通讯拓扑是无向连通图的情况下,给出使多智能体达到一致性的一个充分条件.选择恰当的l有助于减少使多智能体系统达到一致性所需的脉冲次数.最后,仿真实例验证了理论...     

基于自适应牵制控制的时变时滞复杂网络同步

针对一类节点含时变时滞的复杂网络模型的同步问题,提出一种简单有效的自适应牵制控制方法。设计了一个自适应控制器,对复杂网络的部分节点实施牵制控制;构造适当的Lyapunov函数,给出网络和其孤立节点达到全局指数渐近同步的充分条件;最后通过数值仿真实验验证了文中方法的有效性。     

基于脉冲控制的多智能体系统协同问题研究综述

脉冲控制因其具有鲁棒性强、易实现以及收敛速度快等优点而受到广大研究者的青睐,并广泛应用于多智能体系统协同控制领域。文章对基于脉冲控制策略的多智能体系统协同控制的研究进展进行较为详细的综述,着重介绍脉冲控制协议的设计及脉冲序列生成机制;此外,对多智能体脉冲协同控制理论在实际中的应用进行了相应的介绍;最后,指出多智能体系统脉冲协同控制中几个亟待解决的问题,并对其理论及应用进行了展望。     

基于事件触发机制的离散时变时滞多智能体一致性研究

为降低资源的消耗和浪费,并处理时变时滞对于多智能体的影响,针对离散线性时变时滞多智能体系统,提出一种基于事件触发机制的一致性协议,以减少系统的通信次数。在事件触发机制的框架下,提出一种基于预测控制的分段时滞补偿方法来补偿时变时滞对多智能体系统一致性的影响。在此基础上,通过构造基于延迟划分的Lyapunov-Krasovskii函数分析离散线性多智能系统的稳定性。最后,通过MATLAB仿真验证所提方法的有效性。研究结果表明：事件触发机制可以有效减少系统更新次数,降低消耗,所提出的基于预测控制的分段时滞补偿方法可以弥补时变时滞对于多智能体系统的影响,且基于延迟划分的分段补偿能够降低系统的保守性。     

周期间歇性牵制控制的复杂网络有限时间同步

针对具有时变时滞的复杂网络有限时间同步问题,提出了基于周期间歇性牵制控制的同步方法。通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,并基于有限时间稳定性理论、矩阵理论和不等式技巧,给出了有向网络和无向网络分别实现有限时间同步的充分条件,并讨论了有向网络和无向网络在实现有限时间同步时所需牵制的关键节点的最少数量以及如何选择关键节点。同时,结合周期间歇性控制策略和牵制控制策略,设计出了有限时间周期间歇性牵制控制器,最后利用数值模拟验证了结果的正确性和有效性。     

非瞬时脉冲牵引控制的多智能体一致性分析

研究只对一个智能体进行非瞬时脉冲牵引控制的多智能体一致性问题。在通讯拓扑是无向连通图的情况下,应用矩阵论、代数图论和Lyapunov稳定性理论,给出使多智能体系统达到一致性的2个充分条件。与传统的脉冲方法相比，本文的方法具有较大的优势,特别是在脉冲强度适中且智能体数量很多时，可以有效减少脉冲次数。最后,仿真实例验证了理论结果的有效性。     

Molecular manipulation using a tunnelling microscope

In a very short time the scanning tunnelling microscope has become an important tool in surface science, and physics in general. Its primary use has been to obtain atomic-resolution images of surfaces, but recently, efforts have been made to use it to manipulate materials as well as image them. One may now reasonably ask if it is possible to move and alter matter predictably on an atomic scale. Here we report the accomplishment of the smallest yet, purposeful, spatially localized changes in matter, effected on a graphite surface. We believe that the changes result from the pinning of individual organic molecules to the graphite. The reverse manipulation, the removal of pinned molecules, has also been demonstrated. Finally, we have evidence that we can remove a portion of a pinned molecule, effectively performing transformations on single molecules using the tunnelling microscope.     

Improved Consensus Speed for Discrete-Time Multi-agent Systems

The consensus problem of a linear discrete-time multiagent system with directed communication topologies was investigated.A protocol was designed to solve consensus with an improved convergence speed achieved by designing protocol gains.The closed-loop multi-agent system converged to an expected type of consensus function,which was divided into four types:zero,nonzero constant vector,bounded trajectories,and ramp trajectories.An algorithm was further provided to construct the protocol gains,which were determined in terms of a classical pole placement algorithm and a modified algebraic Riccati equation.Finally,an example to illustrate the effectiveness of theoretical results was presented.     

基于线性矩阵不等式的牵制控制策略分析

研究复杂动力学网络的同步牵制控制问题.通过引入牵制控制,对具有大规模节点网络中的小部分节点实施线性反馈控制策略,使得整个网络的所有节点均达到同步.针对一类一致连结的耦合复杂网络模型,采用线性矩阵不等式的方法给出了实施牵制控制达到同步的充分条件.该条件表明,选择牵制异质网络中度较大的节点可能更容易使得网络实现同步.特别地,对于特定的内部耦合矩阵和足够大的耦合强度,只要对网络中任一节点实施牵制控制就可以保证整个网络同步的实现.数值仿真验证了上述结论的有效性.     

随机-无标度统一混合演化网络模型

根据实际网络的特点,提出了一个随机-无标度统一混合演化网络模型.通过引入一个调节参数p将随机演化网络与(Barabási-Albert)无标度网络统一起来.理论计算和计算机模拟表明,当调节参数p从1变化到0时,网络结构实现了从随机演化网络到BA无标度网络的连续过渡.     

基于遗传算法的小世界网络一致性速度优化

研究了一类具有小世界网络拓朴结构的连续时间动态特性的复杂网络的一致性问题.应用遗传算法对小世界网络进行优化和计算机仿真,结果表明:对于小世界网络而言,网络达到一致性所需要的时间随着网络中捷径的数量和捷径连接的具体节点的不同而显著不同.小世界网络中捷径数量增加,网络系统达到一致性的时间将变短.对于小型的小世界网络,在捷径数量一定的情况下,可以通过遗传算法,对每一条捷径连接的节点进行优化选择,从而使小世界网络的一致性收敛速度加快.