加权平均预测的一阶多智能体系统一致性的采样控制

研究了具有加权平均预测的一阶多智能体系统一致性的采样控制问题。应用时滞分解技术得到了基于采样数据的离散时间一致性协议,同时,使用代数图论、线性系统的稳定性理论,获得了确保具有加权平均预测的一阶多智能体系统渐近实现平均一致性的充分和必要条件,最后仿真结果表明了理论研究结果的有效性,得到了采样周期的条件,并对满足和不满足条件的2种情况进行了仿真验证,为一阶多智能体系统采样控制的一致性问题提供了一种可行解。