基于二部图的多智能体系统加权分组一致性

针对拓扑结构为二部图的多智能体系统,设计了由当前状态和时延状态不同权重构成的控制算法,通过采用频域控制理论中广义Nyquist准则和Gerschgorin圆盘定理,给出了多智能体系统实现加权分组一致性的充分条件.提出多智能体时延最大上界与权重参数具有单调递减函数关系,为改进加权分组一致性的最大时延上界提供了可行方法.最后通过数值仿真验证了结论的正确性.     

基于二部图的多智能体系统加权分组一致性北大核心CSCD

针对拓扑结构为二部图的多智能体系统,设计了由当前状态和时延状态不同权重构成的控制算法,通过采用频域控制理论中广义Nyquist准则和Gerschgorin圆盘定理,给出了多智能体系统实现加权分组一致性的充分条件.提出多智能体时延最大上界与权重参数具有单调递减函数关系,为改进加权分组一致性的最大时延上界提供了可行方法.最后通过数值仿真验证了结论的正确性.     

具有时延和无时延加权多智能体系统一致性

针对存在全局可达节点有向加权图的静态网络,研究了在控制算法中引入不同权重的当前状态和时延状态时多智能体系统一致性问题.通过采用频域控制理论中广义Nyquist准则和Gerschgorin圆盘定理,证明了系统渐近稳定收敛到一致性的充分条件,提出一种改进系统实现一致性的最大时延上界方法;最后通过数值仿真验证了结论的正确性.     

一阶多智能体系统的一致性分析

研究一阶连续多智能体系统的一致性问题,其中每个智能体只能在一系列离散时刻上获得其相对邻居的状态信息,并且每个智能体的保持器的周期和采样器的周期是不同的.通过分析多智能体系统的稳定性,获得了一致性成立的充要条件,该条件揭示了交流拓扑、控制器增益、采样器的周期和保持器的周期的关系.最后,提供一个仿真例子以说明理论结果的有效性.     

具有马尔可夫切换的不确定离散多智能体系统的鲁棒最优一致性

针对不确定二阶离散多智能体系统,研究了其在马尔可夫切换拓扑结构下的鲁棒最优一致性问题.基于智能体的邻居信息设计了控制协议,使得多智能体系统在满足保代价性能指标下最终趋于一致.利用线性矩阵不等式理论以及Lyapunov方法,得到了系统实现均方一致所需要的条件,并且证明了所有智能体的状态最终收敛到其初始状态平均值.进一步,设计了一个保代价性能指标,研究了系统在满足该性能指标下的一致性问题,得到了系统实现均方一致的条件.最后,通过数值仿真实例验证了所得结论的有效性.     

具有部分状态信息的二阶多智能体系统的一致性

研究二阶连续多智能体系统的一致性问题,其中每个智能体只能在一系列离散时刻上获得位置信息.为了关于完全状态,即位置和速度,都达到一致,设计一类协议,并建立在该协议下,一致性成立的充要条件.该条件揭示了交流拓扑、控制器增益、采样周期和保持器的更新周期之间的关系.仿真例子表明理论结果是有效的.     

带有时滞的离散多智能体系统的H_∞一致性问题

考虑带有时滞的离散多智能体系统的H_∞一致性问题,采用增广系统法将原系统转换成为一个不带时滞的降阶系统.通过利用李雅普诺夫稳定性理论研究降阶系统的稳定性,得到多智能体系统达到H_∞一致的线性矩阵不等式形式的条件.最后,仿真结果验证理论结果的有效性.     

带有时延和乘性量测噪音的离散时间多自主体系统的趋同控制

本文研究带有时延和乘性量测噪音的离散时间多自主体系统的随机趋同控制.利用图论、矩阵论和概率论中的分析工具,将随机趋同问题转化成离散时间随机时延系统的随机稳定性问题.通过建立随机稳定性准则,给出了多自主体系统达到趋同所需的关于控制增益的充分条件.针对一阶多自主体系统,在平衡拓扑条件下证明对任何有界时延和任意强度的噪音,都可以通过选取合适的控制增益来达到均方和几乎必然强趋同.针对二阶多自主体系统,在无向拓扑条件下给出了均方和几乎必然趋同的充分条件,并证明对任意有界时延和任意强度的噪音,都可以通过选取合适的控制增益来实现位移分量弱趋同和速度分量强趋同.这些结果被进一步推广到具有领导者的情形.     

离散时间下广义多智能体系统基于观测器的分布式一致协议

研究了离散时间广义多智能体系统的容许性一致问题,并设计了基于观测器的分布式控制协议.假设每个智能体的动力学模型为离散时间的广义线性系统,智能体间的通讯拓扑结构为固定的有向图.在假设智能体的状态信息不能被直接利用的情况下,设计了基于观测器的一致协议,观测器的动力学模型是建立在正常线性系统之上,而不是广义系统.根据改进后的广义Riccati方程以及李亚普诺夫容许性定理,得到了容许一致的充分性条件.在文章所提供的设计方案下,基于全维或降维观测器的一致性协议可以通过解一些特殊条件获得,因此文章所提供的设计协议具有更强的包容性.最后提供了数值模拟仿真,验证了文章结论的正确性.     

线性多智能体系统一致性的自适应动态规划求解方法

利用自适应动态规划的在线迭代算法来研究线性多智能体系统的一致性问题.所研究的多智能体系统的状态矩阵和输入矩阵可以是已知的或未知的.首先,给出多智能体系统依赖初始时刻、终端时刻的性能指标;然后,将由初始时刻和终端时刻确定的时间段进行划分;接着,结合代数Riccati方程推导出迭代方程,并在划分后的时间段上重复地利用系统的状态信息和输入信息进行迭代计算,直至算法收敛为止;最后,利用仿真试验验证了该算法的有效性.     

具有时变时滞多智能体系统二分一致性

针对具有时变时滞的多智能体系统二分一致性问题,设计出相应的一致性协议.进一步,通过规范变换和状态变换将二分一致性问题转化为相应的稳定性问题.构造LyapunovKrasovskii泛函,利用线性矩阵不等式(LMI)理论并结合自由矩阵的方法得到多智能体系统达到二分一致的充分条件.对于固定拓扑和切换拓扑情形均进行了研究,当系统具有切换拓扑时,利用平均驻留时间方法分析得到保证系统二分一致性成立的充分条件.最后,利用仿真实例说明所得结果的有效性.     

多智能体系统的性能优化

探讨多智能体系统的性能优化及相关问题.多智能体系统性能优化问题是指给定性能评价指标,设计分布式协议或者在某类分布式协议下优化通信拓扑的边权重或设计通信拓扑图,使系统以最优的性能完成既定任务.按性能指标的评价对象,可将多智能体系统性能优化问题分为基于系统整体性能的优化和基于个体性能的优化.文章首先针对系统整体性能优化问题,分别介绍了多智能体系统的快速一致性问题和综合最优控制问题;并基于线性二次型最优控制理论,得到领航者——跟随者多智能体系统达到一致的最优拓扑是星拓扑.其次,对个体性能优化问题,介绍了利用博弈论研究这一问题的相关成果;并基于零和博弈,得到存在两个竞争性领航者的多智能体系统最优拓扑的判别条件.最后,对这一领域的未来发展趋势做出了一些展望.     

高阶离散时间多智能体系统的量化一致性

研究高阶线性多智能体系统在有向量化链路信息拓扑下的一致性问题,首先提出了包含智能体自身与其邻居量化信息的线性一致性协议,其次利用提出的线性变换,将一致性问题转化为稳定性问题,基于稳定性理论,得到基于矩阵Schur稳定性的充要条件,并得到依赖于信息拓扑、系统动态和整个系统初始状态的一致性函数,最后,通过求解代数Riccati不等式,提出增益矩阵的设计过程.     

基于二阶邻居信息的高阶多智能体系统的一致性

研究了基于一阶和二阶邻居信息的二阶和高阶丢包多智能体系统一致性问题.对于离散框架下的多智能体系统,假设智能体之间通信拓扑图是无向的,数据包的丢失服从伯努利分布.考虑到丢包问题,文章利用一阶和二阶邻居信息针对二阶和高阶系统给出了控制协议。基于李雅普诺夫函数方法,建立了闭环系统的均方稳定性条件.算例的仿真验证了所提控制策略的有效性.仿真表明由于利用了二阶邻居信息,数据包丢失的多智能体系统具有更快的收敛速度.     

基于干扰观测器的异构多智能体自适应滑模容错一致性控制

针对线性一阶和二阶异构多智能体系统,考虑到任意智能体可能发生的执行器故障以及受到外部干扰,研究了系统容错一致性控制设计问题.首先设计变增益扰动观测器,快速估计外部干扰;其次,利用一致性误差变量构造自适应积分滑模面,结合干扰观测器的估计值设计自适应滑模容错控制器.当异构多智能体系统存在执行器故障和外部扰动时,自适应滑模控制器可以保证智能体系统的位置和速度状态趋于一致.最后,利用Matlab仿真验证了所提方法的可行性与有效性.     

异质分数阶非线性多智能体系统的预设时间一致性北大核心CSCD

该文研究了一类异质分数阶非线性多智能体系统的预设时间一致性问题.设计了一类基于时变函数的预设时间分数阶积分控制器,将分数阶非线性多智能体系统转化为一阶非线性多智能体系统.然后综合利用整数阶Lyapunov函数法和预设时间控制技术,分别实现了具有连通无向图和具有含生成树有向图的多智能体系统的精确预设时间一致性控制.该预设时间可以通过时变函数预先设定,且不依赖于系统初始值和参数.最后,用实例验证了理论结果的有效性.     

不确定二阶多智能体系统的鲁棒最优一致

针对不确定二阶多智能体系统,研究了其鲁棒最优一致性问题.首先,基于每个智能体所获得的邻居信息,设计了一个使多智能体系统达到一致的控制协议.其次,研究了多智能体系统的最优一致性问题,给出了系统在满足一定性能指标下达到一致的条件.再次,基于该条件,利用Schur补引理和线性矩阵不等式技术,给出了不确定系统达到鲁棒最优一致的条件.最后,通过仿真验证了所得结果的可行性.     

基于事件触发策略的多智能体系统的最优主-从一致性分析

研究了具有领导者的线性多智能体系统的主 从一致性问题.借助各智能体间的通讯拓扑所构成的无向图,提出一种基于事件触发的自适应动态规划方法,并使用神经网络的逼近性质设计出了近似最优控制.利用Lyapunov稳定性定理,分析了多智能体误差系统的稳定性,并找到一个该误差系统最终有界的充分条件.数值仿真结果进一步验证了理论分析的有效性.     

基于∑△量化的多智能体系统的量化一致性

用量化控制分析多智能体的一致性问题.不同于以往的静态量化器,例如均匀量化或者对数量化,文章运用动态Sigma-Delta(Σ△)量化器提出新的多智能体量化一致性协议,利用有限比特数使系统达到渐进一致,且渐进收敛到初值的平均值,并且给出系统达到渐进一致的充分条件.与静态的非对称和对称量化器相比,∑△量化器克服了静态量化器无记忆并且不能消除稳态误差及需要无限比特的量化信息的缺点,体现了它的优越性.     

具有有界输入领航者的二阶非线性多智能体系统的协调跟踪

针对领航者的控制输入为非零但有界的情形,研究了具有本质非线性动态的二阶多智能体系统的协调跟踪问题.利用邻居智能体之间的相对状态信息,分别提出了具有静态和自适应控制增益的两种控制协议.针对静态控制协议情形,基于李雅普诺夫稳定性理论得到了多智能体系统的状态全局指数达到一致时控制增益所需满足的条件.此外,在自适应控制协议作用下,证明了多智能体系统不需要借助任何全局信息就可以实现协调跟踪.最后,仿真实例验证了所得理论结果的正确性.