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.     

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.     

复杂动态网络的牵制同步控制

研究了复杂动态网络的牵制同步控制。首先,阐述了一个新的动态网络,这个网络具有不同的节点结构,而且每个节点都是具有相同维数的动力系统。通过设计合适的控制器,此网络的状态将指数同步到一个稳定的状态。其次,给出了一些同步准则和一个例子去验证理论结果。MATLAB仿真结果表明,在整个网络被控制到平衡点时,在网络中随机地选择两个节点施加牵制控制,甚至仅对网络中度最大的那一个节点施加牵制控制,都能使网络的状态在很短的时间内达到同步。MATLAB仿真结果与理论分析相一致。     

基于牵制控制的变时滞复杂网络自适应同步

在牵制控制的基础上,文章探讨了节点与耦合均含变时滞复杂网络的自适应同步问题.首先,利用非线性耦合常微分方程描述了一般复杂网络的动态模型,同时给出了必要的定义、假设和引理.然后,基于李雅普诺夫稳定性理论和自适应控制原理,设计了简单适当的自适应控制器,让其通过对部分节点进行牵制控制来实现整个网络的同步,并且给出网络渐近同步的充分条件.最后,通过数值实验结果很好地验证了理论的可行性与有效性.     

非线性变时滞耦合复杂网络的牵制控制

研究具有非线性变时滞耦合复杂网络模型的同步问题,通过牵制控制的方法对变时滞耦合复杂动力网络进行同步控制.分别对外耦合矩阵可约和不可约两种情况设计了简单的控制器,通过控制网络的少部分节点使网络同步于一个孤立的节点.根据Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式理论得到了非线性变时滞耦合的复杂网络的牵制同步的充分条件.数值仿真采用了新的混沌系统模型,仿真结果进一步证明了结论的正确性和有效性.     

一类时滞加权动态复杂网络的牵制同步

针对一类由Lur’e系统组成的动态复杂网络,研究其同步问题.对具有大规模节点网络中的小部分节点实施反馈控制策略,从而使整个加权时滞网络的所有节点均达到同步.基于绝对稳定性理论,分别得到了保证网络达到全局同步的时滞独立及时滞依赖稳定性判据.特别地,在某些特殊情况下,只对网络中的一个节点实施牵制控制,就可使整个网络达到同步.最后,数值仿真验证了结论的有效性.     

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.     

Lurie复杂网络的牵制同步

针对一类Lurie复杂网络系统组成的动态复杂网络,研究其牵制同步问题,对具有大规模节点网络中的小部分节点实施反馈控制策略,从而使整个受控网络达到同步.由构造Lyapunov函数的方法,得到复杂网络牵制同步的条件,举例说明了该方法的有效性.     

控制理论在主动队列管理中的应用

拥塞控制中作用于网络中间节点的主动队列管理策略(AQM)是解决IP网络拥塞问题和保证QoS的重要途径.运用控制理论,首先对TCP拥塞控制机制建模,在此基础上运用经典控制理论对主动队列管理各种策略进行分析,着重对AQM的唯一候选算法———随机早期检测(RED)算法进行分析与探讨,给出针对AQM策略的比例及比例积分控制器设计.针对网络本身是一个复杂、时变与不确定性的系统,智能控制理论更适合这类对象分析,为此,引入的智能控制理论采用模糊控制和神经网络控制对AQM策略进行研究和分析.     

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。