多智能体网络系统一致平衡点与合作控制研究

【摘要】： 本文基于代数图论、矩阵理论和控制论,研究了多智能体网络系统一致平衡点与合作控制问题。多智能体网络系统是一种分布式自主系统,它是由单个智能体通过网络通讯连接并进行信息交换来实现整体的协调与合作。由于每个智能体的决策只能实时的依赖自身所处的状态和其他相联系(耦合)的智能体信息,所以智能体之间的信息传递将导致不同智能体的目标即可能是相互冲突,又可能涌现出一致的群体行为。 根据图Laplacian理论,本文研究了多智能体连续系统的一致平衡点凸特性。证明了具有非平衡拓扑结构的多智能体网络系统,其一致平衡点将收敛到系统初始状态的凸组合,并计算出凸组合系数和确定了一致平衡点。对于多智能体时滞系统,证明了在时滞容许的情况下,多智能体时滞系统的一致平衡点是系统初始状态的凸组合,并且与连续系统相等。根据Perron矩阵理论,研究了多智能体离散系统的一致性协议。如果系统的拓扑结构是固定不变且为强连通的,那么离散状态下系统的一致平衡点仍收敛于系统初始状态的凸组合。证明了离散状态下系统平衡点的凸组合系数与连续状态下凸组合系数相等。 在多智能体网络系统中,网络拓扑结构的代数连通度是一个重要概念,它是衡量系统的稳定性、鲁棒性和收敛性的一个重要参数。本文研究了有向图的代数连通度理论。通过对有向图代数连通度的定义,分析图Laplacian矩阵与代数连通度之间的关系,最终获得了有向图代数连通度的计算方法。 “非伪”控制是一种基于数据驱动的无模型控制方法,它是根据输入-输出数据进行在线学习计算与当前系统状态相匹配的控制量并作用于系统,便可获得系统所要求的动静态品质以检验是否满足该性能指标。本文研究了基于“非伪”控制理论的移动智能体的轨迹跟踪控制问题。根据非完整移动机器人的动态方程,采用“非伪”控制,直接作用在移动机器人的控制输入,能使移动机器人快速、准确跟踪期望轨迹。采用基于“非伪”控制的自适应PID算法,作用于反馈线性化后的移动机器人系统后,系统能够快速跟踪期望轨迹。 多移动智能体输出同步的控制目标是在速度一致的情况下,使多移动智能体跟踪共同的轨迹。根据智能体的邻居信息和代数图论中的关联矩阵,确定了多移动智能体输出同步分散控制律。该分散控制律是由队列控制和聚合控制组成,并且证明了该分散控制律能保证整个智能体系统稳定,实现了输出同步控制目标。