异质多智能体系统的自适应点对点拟一致性控制

考虑了各层内部节点和两层网络间对应节点都是异质的,设计了 自适应的一致性控制协议,并分别研究了线性多智能体系统和非线性多智能体系统两种情形.针对线性异质多智能体系统,利用线性矩阵不等式和稳定性方法证明了两层网络节点之间可以实现点对点拟一致性;针对具有Lipschitz型动力学的非线性异质多智能体系统,也给出了两层网络节...     

带有未知控制增益的多智能体系统的自适应一致性

目的 研究带有未知增益的一阶多智能体系统在无向连通拓扑下的一致性.方法 设计了带有Nussbaum函数的自适应控制协议,与一般的Nussbaum函数不同,文中所选用的函数不仅有很快的变化速度而且极易求积分,另外,所提出的控制协议不需要设计增益的先验值和符号信息.结果与结论 采用Lyapunov方法,给出了最终的一致性条件,并通过仿真说明了所得结论的有效性.     

线性多智能体系统的一致性

对线性多智能体系统的协同一致性问题进行了研究.从节省通信资源、减少信息计算时间,以及使多智能体系统尽快实现状态一致的目的 出发,修正现有的分布式控制器设计思路,给出新控制器设计方案;针对一阶、高阶线性多智能体系统及饱和多智能体系统,分别提出实现系统状态一致所应满足的充分条件,并运用Lyapunov稳定性理论、结合矩阵论...     

基于脉冲控制的线性多智能体系统的二部一致性

对竞争网络下多智能体系统的一致性问题采用了脉冲控制方法进行了研究.利用代数图论知识和稳定性理论,得到了多智能体系统在脉冲控制下实现二部一致的充分条件.最后,通过Matlab数值仿真的例子验证了结论的有效性.     

一类线性多智能体系统的自适应容错控制

针对一类带有执行器故障的多智能体系统,给出一种改进的自适应协同容错控制器。通过在线更新控制器参数弥补执行器故障对多智能体系统的影响,进而保证多智能体系统的所有闭环信号一致有界,并且所有子系统的跟踪误差渐近地趋近于零。仿真结果验证了所提容错控制方法的有效性。     

基于事件驱动的一般线性多智能体系统的一致性

多智能体系统不仅是复杂系统研究中的一类重要系统,也是分布式人工智能研究的一个重要分支。多智能体系统的协调控制是当前国际控制领域的前沿研究方向,其中,多智能体系统的一致性是最基本问题。采用事件驱动控制方法,研究了一类一般线性多智能体系统的一致性问题。通过设计合理的事件驱动函数与激励条件,确定事件驱动时间序列,利用邻域内其他个体在事件驱动时刻点处的信息,设计相应的控制策略,从而获得多智能体系统达到一致的充分条件。同时本文在研究模型上,采用传统的一般化模型,而研究方法上不再需要Laplacian矩阵具有对称性,就可以获得一类线性多智能体系统达到一致的充分条件,所得结果简化改进了过去的模型。     

模型不确定多智能体系统的鲁棒一致性控制

针对模型不确定性多智能体系统的分布式鲁棒一致问题,提出了鲁棒部分变元稳定性方法,将连续时间多智能体不确定系统的状态一致性问题转化为相应线性系统的鲁棒部分变元渐近稳定性问题.首先根据有向图生成树建立关联矩阵,对原来的不确定系统进行线性变换,实现结构分解.其次根据得到的降阶系统设计鲁棒二次镇定控制器,推导出所有智能体状态达到渐近一致的充分条件,将控制协议的设计最终转化成求解线性矩阵不等式可行解的问题,使得所有的智能体能够在所设计的控制协议下不仅能保证不确定性闭环系统是渐进稳定的,而且实现了多智能体系统状态的一致性.最后通过数值仿真验证了所提出的一致性协议的可行性和有效性.     

基于策略迭代的离散多智能体系统最优一致性控制研究

对于未知动力学的离散多智能体系统最优一致性控制问题,提出一种新颖的策略迭代算法,采用(hamilton-jacobi-bellman, HJB)方程解决多智能体系统的最优一致性控制问题。在实际应用中,由于多智能体系统具有复杂性和未知性,使完整的动力学模型无法获取,用一般的数学方法无法得到HJB方程的解。为克服这些困难,新方法借助强化学习,只需智能体与邻居间的状态信息误差,即可近似得到最优的控制策略,并给出策略迭代算法的收敛性证明,理论上证明了可解决未知多智能体系统的最优一致性控制问题。通过仿真试验证明：文中算法比传统的策略迭代算法更具有高效性。     

异质多智能体系统的编队控制

目的研究异质多智能体系统的编队控制问题。方法基于图论和李雅普诺夫直接方法进行研究。结果针对由一阶和二阶积分器智能体构成的异质多智能体系统,给出了一种基于一致性的时变编队控制协议。结论证明了使用上述协议的异质多智能体系统能够解决编队控制问题。     

存在执行器故障的多智能体系统的容错一致性

考虑了同时存在执行器故障以及外部扰动下领航-跟随多智能体系统的容错一致性问题,其中,执行器故障由执行器增益变化来刻画;针对可能的执行器故障,设计具有自适应增益的补偿控制律,并与标称控制律共同作用来实现容错一致性,在进行增益系数以及控制律设计中,均采用相对输出信息而非相对状态信息;通过分析闭环跟踪误差系统的渐近稳定性,给出原来多智能体系统实现容错一致性所需满足的条件.结果表明,在未知扰动以及领航者输入范数满足一定条件下,通过适当选择参数可以实现容错一致性的目标.最后,采用数值仿真验证了所得结果的有效性.     

离散多智能体系统的分布式编队跟踪控制

本文研究了离散多智能体系统在固定有向拓扑中的分布式编队控制,同时假设此系统跟踪时变参考状态。首先,针对一阶系统设计了控制协议,给出了系统稳定时协议参数需满足的充要条件,结果表明,跟踪误差的上限正比于采样周期。其次,针对二阶系统,考虑了速度一致性,其编队控制协议可用同样的方法研究。最后通过仿真,结果证明了所设计协议的有效性。     

高阶时滞多智能体系统的固定时间一致性控制

为了研究输入滞后和外部干扰影响下的多智能体系统的固定时间一致性控制问题,提出基于Pade近似一致性误差的领导跟随一致性控制方法。首先,为跟随者设计分布式观测器以获得领导者的状态信息;其次,利用Pade近似方法,引入时滞虚拟变量,将时滞一致性误差转化为无时滞一致性误差,并基于动态增益控制方法设计系统的分布式动态控制协议,利用固定时间稳定性理论得到系统实现固定时间一致性的充分条件和收敛时间的上界;最后,通过仿真实验验证理论结果的正确性。     

基于观测的事件触发主从多智能体系统的一致性

研究基于事件触发观测的一般线性多智能体系统的主从一致性问题.首先,基于多智能体系统提出输出事件触发控制协议,研究多智能体的真实状态与估计状态的一致性问题;其次,提出分布式自适应事件触发控制方案,通过应用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式证明主从多智能体的一致性,并排除Zeno行为;最后,数值算例说明理论结果的有...     

基于事件触发的非线性多智能体系统一致性

针对有向网络拓扑下具有非线性动态的多智能体系统,提出了基于事件触发的一致性控制协议;在实际的多智能体系统中,每个智能体的机载电池的容量和数量是有限的,基于事件触发的一致性协议能够有效地减少智能体控制器的更新次数,从而节约有限的计算资源;智能体的触发时刻由智能体的触发条件所确定,每个智能体只在触发时刻才更新自己的控制器;首先研究了集中式的一致性控制协议,主要利用矩阵理论的方法将一致性问题转化为微分方程的稳定性问题,得到了系统达到一致性的条件;然后研究了分布式的一致性控制协议,在协议中每个智能体只需利用邻居智能体的状态;利用Lyapunov稳定性理论证明了所设计的两个协议能够解决一致性问题,而且不会出现Zeno现象;最后,仿真实例验证了理论结果的有效性。     

多智能体系统的实用-分量一致性

实用-分量一致性是指多智能体系统中所有状态变量的一些分量的偏差始终在一个有界区间内波动。本文基于有向网络拓扑探讨一阶非线性领导-跟随多智能体系统的实用-分量一致性问题。首先,对该系统构造一个分段式牵制控制协议;然后,利用置换矩阵方法,将开始的偏差系统转化为一个新的偏差系统,将原系统的实用-分量一致性问题转化为新偏差系统中零解的强实用稳定性问题,并借助矩阵理论和稳定性理论等,导出该系统实现实用-分量一致性的充分条件;最后,通过数值模拟验证理论结果的正确性。     

事件触发脉冲控制下二阶多智能体系统的领导跟随一致性

针对二阶多智能体系统,研究事件触发脉冲控制下的领导跟随一致性问题.不同于事件触发采样控制策略, 设计的控制协议要求每个智能体只有在状态误差超过规定的上界时刻才会施加控制,即事件触发脉冲控制.通过构造合适的事件触发函数, 借助于Lyapunov稳定性理论, 代数图理论、不等式技术给出二阶多智能体系统的一致性判据, 并排除多智能体系统的Zeno行为.通过数值算例验证所提出的控制方案的有效性.     

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。     

离散时间异质多智能体系统的一致性控制

针对由一阶智能体和二阶智能体组成的离散异质多智能体系统,研究其一致性问题.设计无通信时延和具有有界通信时延时的分布式一致性协议,通过将系统转化为自治的离散时间线性时不变系统,运用矩阵理论和代数图论方法,分析得到系统实现一致性的充分条件.获得的充分条件与采样周期、控制参数和系统的拓扑结构有关.证明了系统的一致性不受有界通信时延影响.数值仿真结果验证了理论结果的正确性.     

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...     

异构资源分配问题的多智能体系统求解方法

采用多智能体系统求解方法, 将异构资源分配问题建模于分布式广义分配问题框架下, 利用智能体间的联合搜索实现复杂异构资源分配问题的高效求解. 先利用前期搜索过程中获得的知识, 智能体预测谁更有能力求解当前子问题; 再通过建立决策模型, 智能体动态、 智能地改变搜索顺序, 以加速全局可行解的求解. 该非集中式框架能提高问题的求解效率, 增加动态可扩展性. 实验结果表明了该方法的可行性.