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Several Distributed Consensus Problems of Multi-Agent Cooperative Systems with Different Aspects

Umme Amin  
【摘要】:一致性问题在多智能体网络的研究中具有重要的理论意义和应用价值。文章采用合适的方法解决了该领域中存在的一致性问题。文章首先明确并提出了在多智能体的通信问题中的两种协调类型。在第一种类型中,通过一个连续的最大化过程可以消除变量并简化智能体的结构。在第二种类型中,协调方式是通过消息传递的形式来进行的。这种协调方式要求相邻智能体之间可以重复发送消息。对于接收端的智能体来说,传递的信息是一个局部的效益函数。当智能体集合到特定点或者接受到外部信号时将终止该过程。在文章中,我们分别提出了这两种协调类型下计算最佳响应函数的算法。此外,针对多智能体的编队问题,本文提出了一种基于级联控制系统理论的车辆编队跟踪控制器。文章还给出了一种新的一致性条件,通过MATLAB,我们对多种车辆编队模式进行了仿真。输入和通信延迟是多智能体系统和一致性中的主要问题。为了解决该问题,本文提出了利用状态预测反馈的方法来设计降低延迟反馈的拓扑结构。通过仿真可以验证当通信链路之间引入了智能体状态缓冲器后,多智能体系统可以更好实现一致性。在多智能体协调控制中,相邻智能体之间存在相关状态信息不相邻的现象。为了解决这个问题,本文提出了基于相邻智能体的状态输出的完全分布式自适应协议:自适应协议I和自适应协议II。自适应协议I是在通信图形中给每个边缘分配随时间变化的耦合权重;自适应协议II是为给每个结点分配不同的时变耦合权重。这两个自适应协议旨在任意的非直接相关的通信图可以通过完全分布式的方式达到一致性,而不需要通信图中的任何全局信息。通过MATLAB仿真,理论结果得以验证。


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