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智能体系统的稳定性分析及在多智能体一致性控制中的应用研究

【摘要】:随着无线通讯和网络化技术的迅速发展,多智能体系统逐步进入人们的视野并成为多个学科的研究热点。多智能体系统可以通过多个智能体之间的相互协调和配合充分而有效地完成一些相对复杂的生产生活任务,在军事、工业生产和航空航天等领域中都有着广泛的应用。作为协调控制的基础,稳定性分析和一致性控制是多智能体系统中最为重要的研究方向。而要实现多智能体系统的稳定性和一致性,首先要保证系统中每个智能体的稳定性。因此,本文在分析了现有研究成果对于智能体系统稳定性及一致性控制问题研究不足的基础上,针对单智能体系统的稳定性以及多智能体系统一致性控制中的多目标选择、一致性编队和领导-跟随多智能体系统的一致性追踪问题进行了深入地探讨。本文的研究工作主要有如下几个方面:(1)针对单智能体系统在Banach空间中的稳定性问题,提出了用不动点迭代算法解决单智能体系统稳定性问题的新方法。首先,在Banach空间中给出了一种新的不动点迭代算法,并用不动点理论证明了算法的强收敛性,给出了保证算法强收敛的条件。之后,将给出的迭代算法应用于单智能体系统的稳定性问题中,将迭代序列中的各个点看作该智能体系统的运动轨迹点,序列收敛于特定的点,即该智能体系统达到了稳定状态。(2)针对单智能体系统在Hilbert空间中的稳定性问题,以及Banach空间中给出的隐式迭代算法的复杂性,在Hilbert空间中给出了一种更为简单和直观的显式不动点迭代算法,并证明了算法的强收敛性。之后将该算法应用于单智能体系统的稳定性问题中。(3)针对单智能体系统的稳定性问题,考虑了带有时延和对数量化器的情况。在研究中,引入了时滞分解和对数量化器,使得时延和量化信息得以充分利用。同时,通过选取增强的李雅普诺夫函数,给出了智能体系统的稳定性条件,得到的结果都是线性矩阵不等式形式,可以很容易地进行优化。(4)针对多智能体系统多目标选择和一致性编队问题,首先给出了基于拍卖算法的改进的多目标选择策略,对原有价值函数进行了改进。之后,对选择同一目标的智能体进行了一致性编队控制,提出了带偏移量的一致性编队控制方法,并分有领导者和无领导者两种情况对多智能体系统的一致性编队问题进行了探讨。同时,针对时间驱动控制模式下存在的通信量大和能量消耗大的问题,在多智能体系统多目标选择和一致性编队过程中把时间驱动控制模式改为了事件驱动控制模式,在保证系统稳定性的同时,节约了带宽资源和能量。(5)针对领导-跟随多智能体系统的一致性追踪控制问题,考虑了通信时变时延和执行器饱和约束问题。首先通过设置饱和界,使系统的输入限制在一个固定区间内,然后分别设计了领导者智能体与跟随者智能体的分布式一致性控制器,设计控制器时考虑了时变时延的影响,并通过构造李雅普诺夫函数,证明了在给定的控制器下,系统是闭环稳定的。

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