线性时滞多智能体系统多类型拓扑切换下的一致性

针对带有时变时滞协议的连续时间线性高阶多智能体系统在多类型有向通信拓扑切换下的一致性问题进行研究.考虑多智能体系统在可一致与不可一致通信拓扑之间进行切换的情况.通过一个线性变换将该一致性问题等价地转化为一个切换时滞系统的稳定性问题.基于切换系统稳定性理论与时滞系统理论,利用平均驻留时间方法分析,以线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMIs)的形式给出多智能体系统达到状态一致的充分条件.数值实例验证了理论分析所得结论的正确性.     

多智能体系统的自适应事件触发平均一致性

针对一阶多智能体系统的平均一致性问题,本文基于自适应事件的控制方法,研究了具有无向连通拓扑结构的一阶多智能体系统的平均一致性。为了确保平均一致性成立,并使系统的控制性能得到提高,分析了多智能体系统通信拓扑图的特性,设计了一种基于事件的自适应控制协议。该协议利用基于状态误差的自适应事件触发条件,使智能体之间的信息传递仅在触发条件成立的时刻进行。同时,基于Lyapunov稳定性理论,得到系统实现平均一致的充分条件,对固定拓扑和切换拓扑情形进行研究,通过Matlab软件进行仿真分析。仿真结果表明,在自适应事件触发控制下,系统的事件触发频率更快,使系统的控制性能得到提高,验证了理论结果的有效性。该研究为多机器人系统的协作问题提供了理论基础。     

切换拓扑结构下的多智能体系统的可控性

针对主-从网络下多智能体系统的可控性问题,本文在领导者-跟随者框架下,利用图论和矩阵的方法,研究了多智能体系统在切换拓扑结构情况下的可控性。基于积分器模型的多智能体系统的切换拓扑结构,通过设计切换序列,实现了对多智能体系统在切换拓扑结构下的可控性,并对其可控性进行了新的尝试与研究;同时应用线性切换理论与数例分析,验证了积分器模型的多智能体系统在切换拓扑结构下可控性实现的充要条件,拓展了多智能体系统可控性的研究方法。该研究对系统的可控性发展具有一定的实际应用价值。     

时变领航情况下多智能体网络一致性分析与应用

针对个体动态为一阶积分器的多智能体网络,研究时变领航情况下网络的一致性.当只有部分个体已知领航者状态时,基于智能体间的相对状态,提出分布式控制协议,应用图论、矩阵理论和稳定性理论给出有向固定拓扑网络实现一致的充要条件及算法.拓展算法至当智能体间具有固定相对状态偏差时,给出分布式控制协议和网络实现一致的充要条件及算法.仿真实验结果表明:基于文中算法的控制协议可以实现只有部分智能体已知时变领航情况下的一致性追踪,基于拓展算法的控制协议可使多车辆在一定时间保持理想编队.该研究结果对于多智能体协调控制问题具有参考意义,也为多车辆编队控制问题提出新的思路.     

离散时间多智能体系统的间歇二部一致性

为加强多智能体系统的协同控制,研究了离散时间多智能体系统的间歇二部一致性问题.首先,结合间歇控制,提出了可以实现二部一致性的控制协议,得到了二部一致性达到的条件;然后,利用代数图论、Lyapunov稳定性理论知识,给出了系统的收敛性分析;最后,利用数值仿真实验验证了所设计的间歇控制协议对离散时间多智能体系统稳定有效.     

二阶非线性多智能体系统的脉冲一致性

针对非线性多智能体系统在切换拓扑条件下的二阶一致性问题,通过脉冲控制方法,利用图论、矩阵理论和Lyapunov稳定性理论,得出该智能体系统达到二阶一致性的充分条件。数值模拟结果表明,非线性多智能体系统在充分条件下可实现二阶一致性。     

基于二阶邻居事件触发智能体系统二分一致性

针对多智能体系统的二分一致性问题,本文利用分布式事件触发控制方法,对多智能体系统二分一致性进行研究。为了加速多智能体系统二分一致性的收敛速度,利用智能体自身及其一阶和二阶邻居信息,设计了二分一致性协议,并对无向连通或有向强连通的拓扑结构进行研究,当拓扑结构是结构平衡时,利用李雅普诺夫稳定性定理,证明了多智能体系统可以在给定事件触发条件下达到二分一致。为验证理论结果的有效性,利用Matlab软件进行数值仿真。仿真结果表明,在所设计的二分一致性协议下,多智能体系统的状态可以达到二分一致。该研究为多机器人系统的编队问题提供了理论基础。     

基于领导者-跟随者模型的异质多智能体系统一致性

针对由一阶智能体、二阶智能体以及Euler-Lagrange智能体组成的异质多智能体系统,研究在领导者-跟随者网络模型下系统一致性的问题。当系统中存在一个一阶静态领导者时,跟随者之间的网络拓扑是无向连通的,设计了一致性控制协议,应用图论知识与拉塞尔不变集原理证明了协议的可行性;另外,当异质系统中有一个动态二阶领导者时,跟随者无法获取领导者的速度信息,采用设计分布式状态观测器的方法,给出了系统的一致性控制协议。一些仿真算例验证了所得结论的有效性。     

多智能体系统的有限时间与固定时间一致性

本文利用非连续的控制协议,研究了多智能体系统的有限时间一致性与固定时间一致性问题.基于集值映射、微分包含以及Lyapunov稳定性理论,在统一的框架下,给出了多智能体系统达到有限时间一致性和固定时间一致性的判别准则.通过数值仿真,验证了所给协议的有效性.     

基于分布式自适应方法的多智能体系统的包容控制

研究一般线性多智能体系统在有向固定拓扑结构下的包容控制问题,提出一种新的完全分布式的自适应控制协议。利用矩阵理论将原系统转换成误差系统,再利用Lyapunov方法分析误差系统的稳定性问题,得到了多智能体系统包容控制问题可解的充分条件。该协议的参数设计不依赖任何全局信息,仅利用自身和邻居智能体的相对状态信息,有效地驱使所有跟随者的状态渐近收敛到领导者相应状态所形成的凸包内。仿真实例验证了理论结果的有效性。     

FDI攻击下非线性多智能体系统分布式无模型自适应控制

为研究受到虚假数据注入攻击的单输入单输出非线性多智能体系统的分布式无模型自适应控制问题,提出了一种新的分布式动态线性化方法, 以获得非线性多智能体的等效线性数据模型。与现有多智能体的分布式无模型自适应控制在控制器设计中有所不同, 本文设计的控制器不需要网络拓扑结构的信息, 仅使用系统的输入输出数据。仿真算例验证了所提出的分布式无模型自适应控制算法可以实现多智能体系统的均方有界趋同控制。算法保证了多智能体系统在受到网络攻击时可以实现趋同控制目标。     

具有噪声与时延的多个体系统的鲁棒一致性

针对一般的有向非平衡网络,研究了当测量噪声与通信时延共存时的单积分多个体系统的鲁棒一致性问题。通过在随机逼近一致性协议中引入时变控制增益来抑制测量噪声,并利用不等式放缩和数学归纳法证明了只要网络中通信时延有上界,多个体系统能够实现均方一致性,最终的一致性值收敛到一个随机变量。最后通过仿真算例验证了所得的结论。     

切换转移率的随机Markov跳跃系统在驻留时间下的均方稳定性

研究了切换转移率的随机Markov跳跃线性系统的稳定性.通过状态二阶矩的时间更新研究了具有不确定噪声的切换转移率的随机Markov跳跃线性系统的均方稳定性,本文主要运用数学归纳法得到了在驻留时间约束下保证系统均方稳定的一个充分条件.     

基于多智能体强化学习的社交网络舆情增强一致性方法

针对社交网络舆情动力学的增强一致性问题,提出了一种基于多智能体强化学习的智能感知模型(Consensus Opinion Enhancement with Intelligent Perception, COEIP) 。在舆情动力学场景下的马尔科夫决策过程中,首先通过双向循环神经网络设计了智能体的决策模型以解决智能体不定长感知的问题。然后通过差分奖励的思想针对收敛效率、连通度和通信代价三类目标,设计了有效的奖励函数。最后为优化COEIP模型,设计了基于策略梯度的多智能体探索与更新算法,让智能体在彼此交互过程中,通过奖励值自适应学习具备多目标权衡能力的邻域选择策略。大量仿真验证了COEIP在社交网络舆情动力学场景下可以有效调和智能体间的矛盾,降低系统稳定时的簇数,进而增强系统的舆情一致性。本模型为大规模社交网络下提高人群意见的统一性提供了新的解决方案,具有重要的理论指导意义。     

基于时滞状态导数反馈的一阶多智能体系统采样控制的一致性

在具有加权项的时滞状态导数反馈协议下,研究了一阶多智能体系统采样控制的一致性问题。针对多智能体系统很难保证信息连续传递的现实情况,应用时滞分解技术将一致性协议进行了分解,给出了基于采样数据的离散时间一致性协议。在离散时间一致性协议下,给出了一阶时滞多智能体系统渐近实现平均一致的充要条件。当一致性协议退化为较为简单的情况时,将系统渐近实现平均一致的充要条件简化为一个不等式组。最后,相关结论的有效性通过数值仿真被验证。     

基于量化脉冲控制策略的领导跟随多智能体系统的固定时间一致性

本文研究了基于量化脉冲控制的非线性领导跟随多智能体系统的一致性问题.基于矩阵理论、李雅普诺夫函数和利普希茨不等式,给出了若干假设和充分条件.通过构造比较系统,利用微分方程理论,给出了固定时间下的一致性准则,且计算了达到一致需要的时间.最后,选择合适的参数,通过数值仿真验证了理论分析的有效性.     

基于模型简化法的含有随机时延的 多智能体系统一致性研究

讨论具有随机时延的一阶多智能体系统的一致性问题.首先利用模型简化法，将具有随机时延的多智能体系统简化为一个非时延系统.然后设计一个通信协议，实现简化后的系统的一致性，从而使原系统达到一致性.最后通过一个数值仿真验证了方法的有效性.     

二阶多智能体系统拓扑切换下的领导跟随一致性

在有积极领导者且系统网络拓扑切换的条件下,对二阶非线性多智能体系统的领导跟随一致性进行了研究. 协议在非脉冲时刻采取连续控制,在脉冲时刻采取离散控制,且脉冲时刻创新性地提出各智能体的速度增量既与邻接智能体的位移状态有关又与速度状态有关. 构建新模型的误差系统,基于Lyapunov稳定性理论,利用数学归纳法和其他相关知识,得到系统拓扑图无向且连通时系统实现一致性必须满足的充分条件,并用Matlab软件实例仿真验证了结果的正确性.     

改进概率量化分布式一致性算法

为了提高量化通信下分布式一致性算法的收敛精度,对概率量化分布式一致性算法进行改进,提出改进概率量化分布式一致性算法。在改进概率量化分布式一致性算法中,节点利用自身状态值和邻接节点的概率量化信息进行节点的状态更新。对改进概率量化分布式一致性算法的收敛性和均方误差进行了分析、计算和仿真。结果表明改进概率量化分布式一致性虽然不能收敛到一致性,但是均方误差更小,收敛精度更高。     

具有参考时变状态的多智能体的H∞一致性

考虑了具有参考时变状态的多智能体时滞网络的鲁棒一致性问题．通过定义一个恰当的控制输出,将这个问题转化为一个鲁棒H∞控制,提出了一个参考时变状态的控制协议．应用线性矩阵不等式（LMI）的方法,得到了具有参考时变状态的多智能体时滞网络的鲁棒一致性收敛的充分条件．最后,通过仿真示例对理论结果的有效性进行了验证．