分布式HDP领导-跟随者系统最优一致控制研究

为研究行为未知的非线性多智能体系统领导-跟随者最优一致控制问题,针对智能体动态方程未知的情况,设计神经网络辨识器学习智能体动力学行为;构造以多智能体系统局部误差为输入的性能指标函数,将多智能体系统领导-跟随者一致性问题转换为求解智能体局部性能指标函数最优值的优化控制问题;结合自适应动态规划思想设计分布式迭代算法求解该优化问题,并讨论了算法的收敛性;设计基于神经网络的评价-执行结构分布式控制器来近似局部性能指标函数,通过神经网络学习迭代寻找局部性能指标函数的最优解,实现多智能体系统的最优一致控制策略。设计的分布式控制器能够根据智能体状态数据自适应产生控制策略,使多智能体系统趋于一致。     

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...     

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...     

Leader-following多智能体网络分布式编队控制

针对多智能体固定拓扑网络,考虑无时延和有时延两种情况,研究了多智能体网络的分布式编队控制协议.首先,针对无通信时延的多智能体网络,提出了分布式编队控制协议,利用Lyapunov稳定理论,给出了协议有效的充分条件.然后,考虑时变通信时延,利用Lyapunov-Krasovskii函数证明了协议的有效性.最后,利用仿真实验证明了所设计协议的有效性.本文的创新点是对二阶多智能体网络设计分布式编队控制协议时考虑了速度一致性.     

多智能体系统的分布式有限时间跟踪控制

讨论了受到外界干扰的多智能体系统在有向拓扑下的分布式有限时间追踪控制.基于系统智能体间的相对状态信息,利用非奇异的终端滑膜控制方法,构造出有效的分布式有限时间控制协议.在控制协议的作用下,系统中跟踪者智能体的状态将在有限时间内跟踪上领导者的状态.最终达到有限时间一致性跟踪控制,并可估计出具体的收敛时间.通过数值仿真,验证了理论结果的正确性.     

异质多智能体系统在固定拓扑下的分组一致性

研究了异质多智能体系统的分组一致性,针对固定通信拓扑情况,提出了一种基于邻接信息的分布式控制协议,并通过李雅普诺夫理论,推导出异质多智能体系统实现分组一致性的充分条件.最后利用数值仿真验证了理论分析的正确性.     

基于终端滑模控制的多智能体系统有限时间跟踪控制

针对有向拓扑结构下带领导者的非线性二阶多智能体系统,基于终端滑模控制策略,研究其有限时间一致性跟踪问题;利用快速积分型终端滑模控制理论与有限时间稳定性理论,设计了一类分布式有限时间一致跟踪控制协议,以确保多智能体系统中跟随者对动态领导者的跟踪。提出的控制协议可以使多智能体系统的状态在有限时间内到达并停留在设计的滑模面上,并且能有效削弱抖振。通过数值仿真,验证了所获得的理论结果的有效性。     

领导—跟随多智能体系统在分布式自适应控制下的滞后一致性

本文研究个体自身动力学具有滞后效应的领导—跟随多智能体系统的滞后一致性问题。首先,给出一个基于邻居信息和领导者信息的分布式控制协议,其中的控制增益是自适应的。然后,在这个控制协议下,运用稳定性理论,导出了该系统实现滞后一致性的充分条件。最后,数值模拟验证了理论结果的有效性和可行性。     

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。     

线性多智能体系统的追踪一致性

考虑了多智能体系统在自适应协议控制下的追踪一致性问题,假定智能体之间的信息流拓扑图含有一棵有向生成树,并且跟随者(followers)之间的信息流是无向的.提出自适应控制协议,并运用李雅普诺夫函数方法讨论误差系统的渐近稳定性,即所有的跟随者能够渐近追踪到(领航者)leader的轨迹.     

Hamilton框架下Flocking问题控制协议的设计

针对Flocking控制协议的设计,本文给出了一些新的结果。首先,通过选择一类合适的Hamilton函数,为多智能体系统建立一个Hamilton结构。其次,基于上述得到的Hamilton结构,利用每个智能体的邻居信息设计两类Flocking控制协议,一个控制协议具有线性队列结构,另一个具有非线性队列结构。研究表明:在这两类Flocking控制协议下,所有智能体的速度趋于一致,且智能体相互之间的距离保持恒定,即稳定的Flocking行为得到了保证。最后,通过仿真模拟验证了本文得到的结论。     

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Multi-Agent技术的露天矿山生产调度系统框架的构建

针对于露天矿山生产调度系统的复杂非线性、工艺点多面广等特性,引进具有分布式管理特性的多智能体技术,建立基于多智能体技术的露天矿山生产调度系统.在系统中将生产调度分为任务Agent、生产调度Agent、爆破Agent、运输Agent、破碎Agent以及资源Agent六个单智能体.运用具有较强非线性拟合能力的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行局部与整体的建模,并利用粒子群优化算法对模型进行优化,得出最优化生产调度方案.对矿山实际生产调度方案的制定具有一定的参考价值.     

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。     

不确定分数阶非线性多智能体系统的鲁棒一致性

研究了具有分数阶动力学特性的不确定非线性多智能体系统的鲁棒一致性问题.利用分数阶系统的等价频率分布模型和李雅普诺夫稳定性理论,证明了在一致性控制协议的作用下,当反馈增益矩阵满足一定的线性矩阵不等式条件时,系统中的智能体最终趋于所给定的目标状态.运用分数阶微积分的预估—校正算法进行数值仿真,验证了理论分析的有效性和可行性.     

多智能体系统对移动放射性辐射源的环绕跟踪

针对多智能体系统对移动放射性辐射源的环绕跟踪问题进行了研究,利用一种全新的方法,证出多智能体系统在有限时间内对移动放射性辐射源群组进行环绕跟踪。通过设计三个不同的分布式估算器分别对辐射源的几何中心、环绕半径以及极角进行估计,最后将得到的估计值为环绕智能体设计分布式控制协议,使得智能体在有限时间内能够将所有辐射源包围在环绕圈内,并实现均匀分布。最后,通过MATLAB仿真验证了控制方案的有效性。     

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.     

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.     

基于多智能体的人事管理系统研究

现代人事管理系统需要集成数据库、知识系统、决策支持等异构部件,本文提出了基于多智能体的人事管理系统,以实现人事管理任务的分布式协作求解,分别描述了任务智能体、人事管理系统的结构,并讨论其运行过程.     

时滞多智能体系统的事件触发一致性

针对一类时滞非线性多智能体系统,研究了带有时滞的非线性多智能体系统的事件触发固定时间一致性控制问题.设计了一种分布式的事件触发控制策略,利用李亚普诺夫稳定性理论和固定时间稳定性理论,导出了保证系统在固定时间实现一致的充分条件,并通过所给出的分布式的事件触发函数证明了系统能够避免芝诺行为.最后,通过仿真实例验证了结果的有效性.