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。     

具有通信时延的二阶多智能体系统有限时间一致性跟踪控制

针对具有通信时延的二阶多智能体系统的有限时间一致性控制问题,分别研究了具有固定拓扑和切换拓扑网络结构情形下的二阶多智能体系统的有限时间一致性。为使多智能体系统能在有限时间内可以达到一致,引入一致性控制增益矩阵并设计了相应的基于相对位置和相对速度的时延状态误差有限时间一致性控制算法,利用系统模型转换,泛函微分方程稳定性理论和有限时间Lyapunov稳定性定理得到了使系统在有限时间内达到一致跟踪的最大时延上界值。最后,仿真实验结果验证了所得理论的正确性和有效性。     

具有时变通信延迟的多智能体系统改进蜂拥控制

针对不确定非线性二阶多智能体系统中存在的时变通信时延和未知干扰问题,提出了一种鲁棒自适应蜂拥控制规律。为了使二阶多智能体系统能够具有更好的抗干扰能力,设计了基于智能体位置状态信息和速度状态信息的鲁棒自适应算子,实现了系统在时变通信时延扰动下的分布控制。通过使用Lyapunov-Krasovskii方法构造能量函数,证明了多智能体系统的网络连通性,智能体的速度收敛于虚拟领导者的速度,并给出了具有时变通信时延的多智能体系统收敛条件。仿真实验结果表明,在不同干扰强度和不同通信时延下系统均能实现快速收敛,形成稳定的拓扑结构,证明所提方法正确有效。     

具有多个通信时延的一类二阶多智能体系统平均一致性

讨论具有多个通信时延的二阶多智能体系统平均一致性问题.采用构造Lyapunov-Krasovskii函数的方法来分析系统的时延依赖稳定判据,并通过求解线性不等式来获取最大时延上界.为了最大限度地降低判据的保守性,在主要结论中引入了自由权矩阵思想.数值实例和仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

具有随机时延的的多智能体系统的一致性

本文研究了具有随机时不变通信时延的多智能体系统的一致性问题。假设系统拓扑是固定有向的强连通图,考虑多智能体系统中存在随机通信时延的情况,即各智能体之间的通信时延是以一定概率存在的,采用具有动态参考状态的一致性控制算法,通过变量代换,将多智能体的一致性问题转化为误差系统的渐进稳定性问题,然后再应用Lyapunov稳定性理论与随机分析方法推导出误差系统在该算法作用下趋于稳定的充分条件,并以线性矩阵不等式（LMIs）表示,即原多智能体系统在此充分条件下各智能体的状态能够达到一致。最后应用一个实例验证了所提出结论的有效性。     

动态事件触发机制下二阶多智能体系统完全分布式控制

本文研究了无向通信拓扑下二阶多智能体系统的一致性问题, 分别针对有领导者和无领导者的情形, 设计 了一类基于辅助动态变量的完全分布式事件触发控制策略, 该策略具有参数较少且易调等特点. 智能体自身的触 发函数满足条件时才向邻居广播自身的状态信息, 有效避免了连续通信, 减少了系统能量耗散. 每个智能体的控制 协议和触发函数都只用到自身的状态和邻居触发时刻的状态, 不涉及邻居的实时状态信息, 也不依赖通信拓扑网络 的任何全局信息. 利用代数图论以及Lyapunov稳定性理论, 证明在所提出的控制策略下, 二阶多智能体系统能够实 现渐近一致性, 且不存在Zeno行为. 仿真示例进一步验证了理论结果的有效性.     

多智能体系统离散时间一致性问题中的参数设计

研究二阶多智能体系统在固定、有向通信拓扑条件下的离散时间一致性问题.针对每个智能体,采用基于速度、位置的分布式控制协议,分析速度、位置增益系数以及采样周期等参数对系统一致性的影响.结果表明,要实现二阶多智能体系统的一致性控制,在保持个体之间通信拓扑有生成树的同时,控制协议中的各个参数还必须满足一定的约束条件.系统拉普拉斯矩阵的特征值和采样周期对系统能否实现渐近一致起到了关键的作用.最后,给出一致性控制中参数设计的一种可行方法,并通过仿真对理论分析的正确性进行验证.     

联合连通条件下的二阶多智能体系统有限时间一致性控制

针对时变动态拓扑下无leader的二阶多智能体系统有限时间一致性控制问题,本文给出有限时间一致性协议,并对所提出的一致性协议进行理论分析.基于图论、Lyapunov稳定性理论、同次性理论和积分不等式方法,证明了当通信拓扑为联合连通时,有限时间一致性协议可保证系统在有限时间达到一致.最后给出仿真结果,验证了理论的有效性.     

二阶多智能体系统采样控制的一致性

研究在固定拓扑和切换拓扑下,二阶多智能体系统通过采样控制的一致性问题。首先,对于固定拓扑,给出了二阶多智能体系统通过采样控制达到一致性的充要条件;其次,对于切换拓扑,在所有联合切换拓扑有生成树的前提下,建立基于控制参数和采样周期使二阶系统实现一致性的充分条件。最后,用数值仿真验证所给结论的有效性。     

具有通信时延和输入时延的1阶多自主体系统的一致性问题

研究了同时具有时变通信时延和定常输入时延的1阶多自主体系统的一致性问题.假设多自主体系统的连接拓扑中各节点的输出度相等,采用变量代换将原多自主体系统的一致性问题转化为降阶系统的渐近稳定性问题.根据李亚普诺夫渐近稳定性定理以及线性矩阵不等式法,在通信时延导数信息已知和未知的情况下,分别得到了多自主体系统在静态和连通拓扑结构下渐近一致的充分条件,且该条件与通信时延和输入时延都相关.仿真结果验证了结论的有效性.     

一类异质多智能体系统的一致性控制

针对一类由连续时间一阶和二阶智能体组成的异质多智能体系统,首先给出一阶和二阶智能体实现一致性的算法,其次利用图论和矩阵理论相关知识,在固定有向拓扑结构下,给出异质多智能体系统实现一致性的充要条件,且在一致性实现时给出一致性状态的确切表达式;在切换拓扑结构下,给出异质多智能体系统实现一致性的充分条件。最后给出数值算例验证了相关结论的有效性。     

时延异构多自主体系统的群一致性分析

针对由一阶自主体和二阶自主体构成的异构多自主体系统的静态群一致性问题,分别提出了在固定连接拓扑和切换连接拓扑结构下的静态群一致性算法。通过构造Lyapunov-Krasovskii函数,得到了系统在具有相同时变通信时延的群一致性算法作用下渐近收敛群一致的充分条件,并以线性矩阵不等式表示。最后,仿真结果表明,所提算法在满足一定条件下能使时延异构多自主体系统渐近收敛群一致。     

多智能体系统及其协同控制研究进展

对多智能体系统及其协同控制理论研究和应用方面的发展现状进行了简要概述.首先给出 Agent 及多 Agent 系统的概念和特性等,介绍了研究多Agent系统协同控制时通常用到的代数图论;然后综述了近年来多Agent系统群集运动和协同控制一致性方面的研究状况,并讨论了其在军事、交通运输、智能机器人等方面的成功应用;最后,对多Agent系统未来的发展方向进行了探讨和分析,提出几个具有理论和实践意义的研究方向,以促使多Agent系统及其协同控制理论和应用的深入研究.     

一类异构多智能体系非线性协议下的一致性分析

针对一阶、二阶混合异构多智能体系统一致性问题研究中,存在状态不可测和系统最终仅可以获得静态一致性的问题,提出了一种具有参考速度的非线性一致性协议.在此基础上,首先,将一致性分析转化为稳定性证明;然后,构造李亚普诺夫函数;最后,基于李亚普诺夫稳定性理论和拉塞尔不变集原理,分析得出了该异构系统获得一致性的充分条件.仿真结果表明,满足文中的条件,系统在所提出的协议下获得了一致性.     

面向资源分配问题的Q-CF多智能体强化学习

多智能体强化学习算法在用于复杂的分布式系统时存在着状态空间大、学习效率低等问题.针对网络环境中的资源分配问题对多智能体强化学习算法进行了研究,将Q-学习算法和链式反馈(chain feedback,CF)学习算法相结合,提出了Q-CF多智能体强化学习算法,利用一种称为信息链式反馈的机制实现了多智能体之间的高效协同.仿真...     

基于CBR的信息系统案例检索多Agent模型研究

将Multi-Agent技术应用于信息系统案例检索中,结合CBR技术与Web Service思想,提出了基于CBR的信息系统案例检索多Agent系统的模型框架和运作流程,设计了基于智能聚类的案例检索算法,通过神经网络的自组织学习优化案例检索的过程,使得该多Agent系统成为具有高度自治性的自我学习与完善的系统,为信息系统案例检索系统的研究与开发提供了一定的借鉴.     

基于量子理论及蚁群算法的多Agent Q学习

针对多Agent协作强化学习中存在的行为和状态维数灾问题,以及行为选择上存在多个均衡解,为了收敛到最佳均衡解需要搜索策略空间和协调策略选择问题,提出了一种新颖的基于量子理论和蚁群算法的多Agent协作学习算法。新算法首先借签了量子计算理论,将多Agent的行为和状态空间通过量子叠加态表示,利用量子纠缠态来协调策略选择,利用概率振幅进行动作探索,加快学习速度。其次,根据蚁群算法,提出“脚印”思想来间接增强Agent之间的交互。最后,对新算法的理论分析和实验结果都证明了改进的Q学习是可行的,并且可以有效地提高学习效率。     

多智能体的角色与结构设计分析

角色是面向Agent软件开发方法研究中的一个重要抽象概念。文中认为角色是连接多Agent系统(MAS)微观模型与宏观模型的桥梁,角色与Agent之间的动态性有利于刻画多Agent系统的结构和行为模型。RoboCup是多Agent系统研究的一个很好的平台。建立一支成功的机器人足球队需要很多领域的知识,合理的模型结构和Agent之间的协调与协作是RoboCup比赛中赢球的关键所在。协调与协作是多Agent系统研究的重要课题。     

基于MAS的道路管理系统研究

以城市道路管理系统为研究对象,采用多Agent技术作为系统的实现形式,在普遍应用的道路交通流检测设备的系统中加入移动Agent,多Agent的使用,从而构建开放的异构的道路管理系统。在JADE平台上对多Agent的组织结构部署、系统中多Agent间的通信和协作机制进行了研究。     

多Agent系统规划协作过程研究

在多Agent问题求解方面,一个明显的问题是如何规划Agent组的活动.多Agent规划是指通过Agent调整的行为朝着一个共同目标来增强系统中多个Agent协作的强度,从而提高系统的一致性.从协调一致性原理的角度来说明多Agent系统规划协作的过程,并将其划分为发现协作潜力、调解协作请求、构建协作团队、制订协作计划、实现协作行动及评估行动结果6个阶段,对各个阶段进行了说明.并对一种主从式层次结构的多Agent系统协作过程进行了阐述,构建了基于这种结构协作的基本模型.