输入与速度饱和的异构多智能体系统的一致性

针对由一阶与二阶智能体构成的异构多智能体系统具有输入和速度饱和特性,系统无法达到一致性的问题,构建了无领航者和有领航者的异构多智能体分布式控制器,并给出了系统达到一致性的充分条件。通过Lyapunov稳定性理论和Lasalle不变集原理推导出了系统稳定性的充分条件,并以此计算出了通信增益的取值范围。对具有输入和速度饱和特性的无领航者异构多智能体系统进行数值仿真,结果显示,当选取的通信增益不在合适的范围内时,无领航者的异构多智能体系统无法实现一致性;而通过提出的增益选取方法选取通信增益时,异构多智能体系统可以克服输入和速度的饱和特性,进而实现异构多智能体系统的半全局一致性。对具有输入和速度饱和特性的领航跟随异构多智能体系统进行数值仿真的结果则证明了通信增益的计算方法也适用于异构多智能体系统的半全局领航跟随一致性控制。     

高阶时滞多智能体系统一致性控制

本文讨论了多输入网络化时滞多智能体系统的一致性问题.应用无向或有向图描述网络化系统的拓扑结构.多智能体的一致性收敛问题可以转化为线性时滞系统的稳定性问题.通过双线性矩阵不等式可以得到高阶多智能体系统时滞相依以及时滞独立的一致性准则.最后,举例一个无向拓扑结构的时滞多智能体来说明本文方法的有效性.     

速度不可测的异构多智能体系统一致性分析

近年来,随着异构系统在实际中的广泛应用,异构多智能体系统一致性分析成为研究热点。针对一阶部分智能体控制输入有界、二阶智能体速度不可测的异构多智能体系统,在无向网络拓扑图下给出了无领导者和有领导者两种控制输入设计方法,基于图论知识和LaSalle不变集原理给出了该异构系统实现一致性的充分条件。最后,通过数值仿真验证了该理论的正确性。     

具有定常输入的二阶多智能体系统的平均一致性滤波

本文考察了具有定常输入的二阶多智能体系统平均一致性滤波问题,提出了一种比例-积分一致性滤波算法。在定常输入和固定对称连通拓扑的前提下,根据Routh判据和Nyquist判据分别得到二阶多智能体系统在无时延和相同通信时延约束下渐近收敛一致的收敛条件,且多智能体系统最终一致性状态为定常输入的平均值。最后,通过由5个智能体组成的多智能体系统在连通拓扑结构下的数值仿真,验证了理论结果的正确性。     

基于事件触发的二阶多智能体系统平均一致性

针对二阶多智能体系统在固定无向拓扑下的平均一致性问题,为减少不必要的资源浪费,给出一种基于事件触发控制的一致性算法．首先,针对每个智能体设计基于状态误差形式的触发函数,只有当状态误差达到特定值时智能体才触发事件,在两个相邻事件触发时刻之间保持控制输入不变．然后,利用模型转换思想将系统的一致性问题转化为稳定性问题,并利用矩阵理论和李亚普诺夫理论给出系统达到平均一致的充分条件．最后,通过仿真实验验证该理论方案的有效性.     

非完整性约束的平面多智能体位置时变一致性控制

多智能体的通用一致性协议被广泛用于智能体的编队控制问题中.在实际工程中,多智能体系统为了完成期望的协作控制,智能体之间的位置关系通常是时变的.目前,在多智能体编队控制问题中,尽管已有研究成果能够解决多智能体某些特殊类型的时变编队控制,但对一般性的时变编队还没有成熟的研究成果.本文以受非完整性约束的平面多智能体为研究对象,提出了平面非完整性多智能体的位置时变一致性协议.实验结果表明:本文提出的位置时变一致性协议能够有效解决平面非完整性多智能体系统一般性的时变编队问题.     

具有时延和切换拓扑的高阶离散时间多智能体系统鲁棒保性能一致性

研究存在参数不确定性的高阶离散时间多智能体系统在时延和联合连通切换通信拓扑条件下的鲁棒保性能一致性问题,给出一种线性一致性协议的设计方法.1）引入高阶离散时间不确定多智能体系统的鲁棒保性能一致性问题,定义基于智能体邻居状态误差和控制输入的保性能函数;2）通过构造合适的Lyapunov函数并利用离散时间系统稳定性理论,推导出一个使高阶离散时间不确定多智能体系统在该条件下获得保性能一致性的线性矩阵不等式（Linear matrix inequality,LMI）充分条件,并给出相应的保性能上界;3）以一致性序列的形式给出参数不确定条件下的高阶离散时间多智能体系统的一致性收敛结果;4）数值仿真验证了本文理论的正确性和有效性.     

低阶多智能体系统快速一致性优化设计的解析方法

在实际应用中,一大类的多智能体系统可由二阶和三阶模型描述.鉴于此,研究二阶和三阶多智能体系统在无向图下的一致性和收敛率优化问题.针对在离散时间下的智能体,采取一个定常的控制协议.首先,给出多智能体系统达到一致性的充要条件以及一致性状态的显示表达式;然后,将快速一致性问题转化为收敛率的优化问题,利用劳斯判据的方法得到二阶和三阶系统最优收敛率和控制增益的直接求解公式;最后,通过仿真实验对理论结果的有效性进行验证.     

异质多智能体系统二分一致性的充要条件

针对由一阶智能体和二阶智能体组成的异质多智能体系统的二分一致性问题,对连续和离散系统情形分别设计了二分一致性协议。基于结构平衡的拓扑,通过规范变换实现了从具有敌对关系的系统到具有非负连接权重系统的转化,将二分一致性问题转变为一般一致性问题。进一步,运用代数图论和矩阵理论分析闭环控制系统的动态特性,得到了异质多智能体系统渐近实现二分一致性的充要条件。最后通过数值模拟验证了所得结果的有效性。     

基于多智能体的连锁零售多级库存集成与优化

针对连锁零售企业库存量高、库存成本高、配送断货和配送滞后等问题,建立基于多智能体系统的多级库存智能管理系统,应用NETLOGO平台实现多智能体库存优化系统的仿真研究。实验结果表明,该系统可以解决多级库存优化算法不符合实际情况或无法得到结果等问题,可应用于连锁零售多级库存优化和多智能体的建模仿真研究中。     

事件触发控制下二阶多智能体的量化一致性

针对多智能体系统网络通信过程中信息需要量化的情况,研究了二阶多智能体系统在事件触发控制下的量化一致性。基于事件触发控制策略,提出一致性协议,并采用对数量化器对控制输入进行量化处理。利用Lyapunov稳定性理论,对系统进行一致性分析,得到了多智能体系统渐近趋于一致的充分条件。仿真结果说明了理论分析的有效性。     

基于公共邻居的MHK一致性协议及其稳定性分析

如何增强多智能体系统一致性收敛是其一致性研究的重要问题。提出了一种新的MHK（multi-agent-based Hegselmann-Krause）一致性协议,该协议将智能体间的公共邻居作为切换网络下多智能体分布式协作的重要调控因素。针对该协议下的多智能体系统设计了能量函数,分析并证明了该系统具有李雅普诺夫意义下的稳定性,将收敛为一个或多个子观点集群。数值仿真采用增量分析方法考察了系统所收敛的观点集群数量与初始拓扑区间长度的关系;实验表明,该协议使多智能体系统收敛为数量更少的观点集群。所提出的基于公共邻居的MHK一致性协议能够有效提高切换网络的连通性,从而增强系统的一致性收敛,并能为观点演化模型的控制与优化提供理论支撑。     

自适应事件触发的马尔科夫跳变多智能体系统一致性

针对非线性马尔科夫跳变多智能体系统在有向固定拓扑下的领导跟随一致性问题,为减少智能体间不必要的通信传输,节约网络资源,保证系统性能,提出一种自适应事件触发控制策略.首先,将每一个智能体均视为马尔科夫跳变系统,且马尔科夫链的转移概率部分未知;通过简单的模型转换建立误差系统,将多智能体系统一致性问题转化为误差系统的稳定性问题;在此基础上,构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函并利用Jensen不等式和线性矩阵不等式等技术给出使多智能体系统达到领导跟随一致性的充分条件及控制器设计方法;通过求解线性矩阵不等式可以得到多智能体系统一致性控制器增益矩阵和事件触发参数矩阵;最后,通过数值仿真验证所提出方法的有效性.     

自适应神经网络的有限时间一致性控制

多智能体系统的有限时间一致性控制问题是指通过设计有效的一致性控制协议,使得多智能体系统中每个智能体的状态趋于一致。针对这一问题,提出一种结合自适应神经网络和滑模控制方法的有限时间一致性控制协议,自适应地在线逼近系统存在的非线性,消除抖振,提高了系统的收敛速度。此外,收敛时间取决于控制器参数,可离线获取。最后通过MATLAB数值仿真,对比验证了所设计协议的有效性。     

基于滑模的二阶多智能体快速抗扰一致性

针对带有外部未知扰动的二阶多智能体系统的领导—跟随有限时间一致性问题，本文设计出一种带有时变增益的有限时间干扰观测器，用以实现对每个跟随智能体中未知扰动的快速估计，在此基础上，本文结合超螺旋积分滑模控制方法并利用邻居智能体的位置和速度信息设计一种快速抗扰一致性协议，该协议能够保证存在非线性动态的多智能体系统有限时间一致性控制并能抑制抖振现象.同时，利用李亚普诺夫函数进行了稳定性的证明.最后，通过Matlab数值仿真进一步验证了所提出协议的可行性.     

具有状态预测器的多智能体系统一致性研究

针对复杂动力学系统中多智能体系统一致性问题的研究很有现实意义,而多智能体系统的收敛速度是一致性问题研究中的热点之一.为此,设计了一种状态预测器,使多智能体系统能以更快的速度达到一致.将所设计的状态预测器应用于多智能体系统编队算法,仿真结果验证了状态预测器的有效性.     

非仿射非线性多智能体系统迭代学习一致跟踪

为了解决非仿射非线性多智能体系统在给定时间区间上一致性完全跟踪问题,基于迭代学习控制方法设计一种分布式一致性跟踪控制算法.首先,由引入的虚拟领导者与所有跟随者组成多智能体系统的通信拓扑,其中虚拟领导者的作用是提供期望轨迹.然后,在只有部分跟随者能够获得领导者信息的条件下,利用每个跟随者及其邻居的跟踪误差构造每个跟随者的迭代学习一致性跟踪控制器.同时采用中值定理将非仿射非线性多智能体系统转化仿射形式,并基于压缩映射方法证明所提算法的收敛性,给出算法的收敛条件.理论分析表明,在智能体的非线性函数未知情况下,利用所提算法可以使非仿射非线性多智能体系统在给定时间区间上随迭代次数增加逐次实现一致性完全跟踪.最后,通过仿真算例进一步验证所提算法的有效性.     

端口受控哈密顿多智能体系统的输出一致性协议设计

研究了端口受控哈密顿（PCH）多智能体系统分别在固定和切换拓扑下的输出一致性问题. 首先根据哈密顿系统特有的优势,运用能量整形思路设计了一个全局稳定的群组输出一致性协议,该协议通过构造虚拟邻居的方式将有向图转化成无向图. 其次通过利用推广的LaSalle's不变原理将切换拓扑的问题转化成切换系统来研究. 例子证明,本文很好的解决端口受控哈密顿（PCH）多智能体系统的输出一致性问题.     

带有滑模观测器的多智能体一致性控制

本文针对智能体速度不可测下的多智能体系统提出一种基于滑模观测器的有限时间一致性控制算法.为了解决智能体速度不可测所带来的问题,本文采用了一种有限时间滑模观测器来,该观测器能够在有限时间内估计出单个智能体速度信息;滑模控制理论是一种应用广泛的经典非线性控制方法,对于系统的干扰和不确定性有着较好的鲁棒性.本文采用一种非奇异终端滑模控制方法,利用智能体邻居节点的位置和估计速度的信息设计滑模控制律,很好的解决了速度不可测下多智能体系统的有限时间一致性控制问题.最后,通过Matlab数值仿真验证了该一致性控制算法的有效性.     

多智能体系统输入约束下的一致性与轨迹规划研究

针对多智能体系统提出了一种分布式预测控制方法. 首先, 研究了有输入约束下的一致性问题. 其次, 对环境中有障碍物的多智能体轨迹规划进行了研究, 其中只有当障碍物进入智能体有限感知区域内时, 障碍物状态信息才能被获取. 基于预测控制方法, 设计了一种分布式控制算法来解决上面两个问题. 构造一个与每个智能体动力学相交互的代价函数, 设计相应最优控制问题, 从而实现优化控制算法. 智能体间交互信息是其邻居在上一时刻的最优控制状态. 系统稳定性可以通过构造代价函数中的一个终点状态控制器与最优控制问题中的一个终点状态区域来保证. 仿真研究表明所提方法的有效性.