二阶非线性多智能体系统有限时间分布式优化

本文研究一类具有未知常参数的二阶非线性多智能体系统的有限时间自适应分布式优化.首先,通过给定各个智能体的二次目标函数,并结合多智能体系统达到一致性的条件,构造含有惩罚因子的惩罚函数,提出加速智能体状态收敛至目标函数最优解的控制策略.其次,在给定惩罚因子下,基于幂积分方法和有限时间稳定理论,设计有限时间分布式自适应控制协议,使得惩罚函数的梯度在有限时间内收敛到零的邻域内.再次,通过增大惩罚因子,保证多智能体系统的状态最终达到一致,并收敛到总体目标函数的最优解.最后,仿真算例验证了结果的可行性和有效性.