牵制控制下的的多智能体系统群一致性_宋海裕
多智能体系统的有限时间与固定时间一致性
N
2) ∑ w qi ≥ N 1 -q( ∑ w i ) q .
为与第 i 个顶点相连的顶点的数目,即 d i = ∑ a ij ,度
i=1
j∈N i
矩 阵 定 义 为 D = diag{ d 1 ,d 2 ,…,d n } . 图 G 的
Laplacian 矩阵定义为 L = D - A.在无向图 G 中,L 是
G = (V,E,A) 表示各个智能体之间进行信息交换的
网络拓扑,顶点集 V = { v1 ,v2 ,…,vn } 为有限的非空集
合,其中 vi 代表第 i 个智能体,顶点的下标集为 I =
{ 1,2,…,n} ,边集 E = V × V.如果顶点 vi 和顶点 vj 有信
息传递,则它们之间有一条边,表示为 eij = (vi ,vj ) ∈
1 江苏师范大学 计算机科学与技术学院,徐
州,221116
统固定时间一致性跟踪问题.Zhang 等 [14] 研究了具有饱和输入的二阶
有领导者的多智能体系统固定时间一致性问题. Zhao 等 [15] 提出一种
终端滑模协议,解决了具有未知外部干扰的二阶多智能体系统的固
定时间一致跟踪问题.
目前,能够同时考虑有限时间一致性和固定时间一致性的文献
另一方面,在实际生活中,人们总是希望多智能体系统能在有
限时间内达到一致. Li 等 [ 11] 研究了具有约束的不 确 定 非 线 性 多 智
能体系统的有限时间跟踪问题. Zhang 等 [ 12] 研究了事件驱动的多智
能体系统的有限时间一致性. Wang 等 [ 13] 则提出一种包含线性项和
非线性项的新协议,使得切换拓扑下的多智能体系统在有限时间达
相对较少.为了能在统一的框架下解决有限时间一致性和固定时间一
多智能体系统一致性综述
多智能体系统一致性综述一 引言多智能体系统在20世纪80年代后期成为分布式人工智能研究中的主要研究对象。
研究多智能体系统的主要目的就是期望功能相对简单的智能体系统之间进行分布式合作协调控制,最终完成复杂任务。
多智能体系统由于其强健、可靠、高效、可扩展等特性,在科学计算、计算机网络、机器人、制造业、电力系统、交通控制、社会仿真、虚拟现实、计算机游戏、军事等方面广泛应用。
多智能体的分布式协调合作能力是多智能体系统的基础,是发挥多智能体系统优势的关键,也是整个系统智能性的体现。
在多智能体分布式协调合作控制问题中,一致性问题作为智能体之间合作协调控制的基础,具有重要的现实意义和理论价值。
所谓一致性是指随着时间的演化,一个多智能体系统中所有智能体的某一个状态趋于一致。
一致性协议是智能体之间相互作用、传递信息的规则,它描述了每个智能体和其相邻的智能体的信息交互过程。
当一组智能体要合作共同去完成一项任务,合作控制策略的有效性表现在多智能体必须能够应对各种不可预知的形式和突然变化的环境,必须对任务达成一致意见,这就要求智能体系统随着环境的变化能够达到一致。
因此,智能体之间协调合作控制的一个首要条件是多智能体达到一致。
近年来,一致性问题的研究发展迅速,包括生物科学、物理科学、系统与控制科学、计算机科学等各个领域都对一致性问题从不同层面进行了深入分析,研究进展主要集中在群体集、蜂涌、聚集、传感器网络估计等问题。
目前,许多学科的研究人员都开展了多智能体系统的一致性问题的研究,比如多智能体分布式一致性协议、多智能体协作、蜂涌问题、聚集问题等等。
下面,主要对现有文献中多智能体一致性协议进行了总结,并对相关应用进行简单的介绍。
1.1 图论基础多智能体系统是指由多个具有独立自主能力的智能体通过一定的信息传递方式相互作用形成的系统;如果把系统中的每一个智能体看成是一个节点,任意两个节点传递的智能体之间用有向边来连接的话,智能体的拓扑结构就可以用相应的有向图来表示。
多智能体协同控制理论与应用研究
多智能体协同控制理论与应用研究多智能体协同控制是指通过多个智能体之间的协作与通信,来完成一个共同的目标。
随着人工智能、机器人技术的快速发展,多智能体协同控制在制造、交通、医疗、军事等领域的应用越来越广泛。
本文将从多智能体协同控制的基本理论入手,探讨其在实际应用中的模型建立、算法设计和效果评估等方面的研究进展。
一、多智能体协同控制的基本理论多智能体协同控制相对于单一智能体控制,其最大的优势在于可以通过智能体之间的通信和协作,实现更高效的任务分工和资源利用。
但是,多智能体协同控制也面临着诸多挑战,如信息共享、协同决策、动态变化等。
因此,多智能体协同控制的研究需要考虑以下几个方面:1. 多智能体的结构模型:多智能体系统需要建立系统性的模型来描述智能体之间的关系和协作。
目前,常用的模型有集中式模型、分布式模型和混合模型。
其中,集中式模型将多个智能体抽象为一个整体,所有智能体的决策都是基于整体目标而定;分布式模型将智能体看作相对独立的节点,每个智能体可以独立决策;混合模型则结合了两者的优点,在任务分工和资源利用上更加灵活。
2. 多智能体的控制算法:多智能体协同控制需要设计一套有效的协同算法,以实现任务分工和资源利用。
目前,常用的协同算法有分布式控制算法、博弈论算法、强化学习算法等。
其中,分布式控制算法是常用的一种方法,其通过信息交换和迭代更新,实现相互协作的智能体达到一个共同的目标。
3. 多智能体的效果评估:多智能体协同控制的效果评估需要考虑任务达成率、系统鲁棒性、系统安全性等多个指标。
同时,在实际应用中,还需要考虑能源、时间、成本等多个约束条件。
二、多智能体协同控制的应用研究多智能体协同控制在制造、交通、医疗、军事等领域的应用越来越广泛。
下面分别从这几个方面,探讨多智能体协同控制的具体应用。
1. 制造业在制造业中,多智能体协同控制可以应用于生产调度、物流管理、装配生产等多个方面。
例如,学者们针对大规模生产任务的车间调度问题,提出了一种采用多智能体协同控制的协作策略,能有效地提高生产效率和质量。
基于事件触发的多智能体输入饱和一致性控制
基于事件触发的多智能体输入饱和一致性控制马巨海;张晓红;罗小元;关新平【摘要】针对输入饱和情形,本文研究了Leader-following多智能体系统基于事件触发的一致性控制问题. 为了更加接近实际情况,针对智能体的输入存在限制的情况,提出了基于线性触发函数的事件触发一致性控制算法,并利用S-procedure方法分析了控制算法的稳定特性. 在该算法下,每个智能体的控制器更新都是基于事件触发的,并且是分布式的,即每个智能体只在自己的事件触发时间更新自己的控制输入. 最后通过仿真验证了所设计算法的有效性.%The event-based leader-following consensus problem for linear multi-agent systems with saturation inputs is investigated in this paper.To more in line with the actual situation,the control input′s update is event driven,with which the t riggering function is linear.By using S-procedure,the stability of the control algorithm is proofed.In this algorithm,the controller update of each agent is event driven and distributed,which makes the controller update by itself at the instant of the event trigger condition satisfying.Fi-nally,some simulations are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed results.【期刊名称】《燕山大学学报》【年(卷),期】2015(039)004【总页数】6页(P329-333,351)【关键词】多智能体;事件触发;输入饱和;一致性控制【作者】马巨海;张晓红;罗小元;关新平【作者单位】燕山大学人事处,河北秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004【正文语种】中文【中图分类】TP13基于事件触发的多智能体输入饱和一致性控制马巨海1,张晓红2,罗小元2,*,关新平2(1.燕山大学人事处,河北秦皇岛066004; 2.燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004)摘要:针对输入饱和情形,本文研究了Leader-following多智能体系统基于事件触发的一致性控制问题。
重放攻击下多智能体系统H_(∞)一致性PID控制
重放攻击下多智能体系统H_(∞)一致性PID控制
宋金波;董宏丽;申雨轩;侯男
【期刊名称】《控制理论与应用》
【年(卷),期】2024(41)4
【摘要】本文针对一类带有加性噪声和乘性噪声的离散多智能体系统,研究重放攻击下多智能体系统的H_(∞)一致性比例-积分-微分(PID)控制问题.首先,根据智能体的测量输出设计状态观测器,对智能体的状态进行有效估计,观测器设计过程中考虑了系统测量输出从传感器传输到观测器过程中受到重放网络攻击的影响.然后,利用智能体与其邻居智能体的估计状态差设计PID控制器.利用李雅普诺夫稳定性理论和代数图论,证明在该控制策略下,多智能体系统在重放攻击存在的情况下达到预期的H_(∞)性能指标.最后,利用线性矩阵不等式(LMI)方法求解观测器和控制器增益,利用数值仿真验证了所设计的观测器和PID控制器的有效性.
【总页数】9页(P658-666)
【作者】宋金波;董宏丽;申雨轩;侯男
【作者单位】东北石油大学电气信息工程学院;东北石油大学人工智能能源研究院;东北石油大学黑龙江省网络化与智能控制重点实验室;东北石油大学三亚海洋油气研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TP2
【相关文献】
1.多智能体有向固定网络一致性H_∞滤波器设计
2.动态输出反馈协议下二阶多智能体系统H_∞一致性
3.模型不确定多智能体系统的鲁棒H_(∞)容错一致性控制
4.探讨关于土建工程混凝土施工技术要点
5.具有执行器饱和的多智能体系统H_(∞)边界一致性控制
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多智能体系统一致性与复杂网络同步控制研究
多智能体系统一致性与复杂网络同步控制研究多智能体系统一致性与复杂网络同步控制研究是最近几年来非常热门的研究领域之一。
这个领域的研究主要考虑如何在多智能体系统中实现一致性或复杂网络同步控制,以进一步提高多智能体系统的性能和稳定性。
在这篇文章中,我们将介绍多智能体系统一致性与复杂网络同步控制的概念和应用,以及相关的研究成果。
一、多智能体系统一致性的概念与应用多智能体系统是由多个智能体组成的集合体,每个智能体都可以感知和与其他智能体交互。
而多智能体系统的一致性,则是指多个智能体在系统中具有相同的行为或状态,包括位置、速度、角度等。
一致性在多智能体协同控制、功率系统调度、无线传感器网络等领域都有着广泛的应用。
在多智能体系统中,当智能体之间的通讯或行为出现差异或偏差时,就会导致系统中出现不一致的现象。
为了实现多智能体一致性,研究者们提出了许多不同的控制算法和方法,包括基于分布式控制的一致性方法、基于图论的控制方法以及基于协同点控制的方法等。
其中,基于分布式控制的一致性方法是最为常见和重要的方法之一。
这种方法利用智能体之间的信息交换来实现一致性。
例如,在分布式控制算法中,每个智能体的控制器只依赖于相邻智能体发来的信息,通过控制输入对自身状态进行调整,从而实现整个系统的一致性,这种方法就称为基于局部信息交换的分布式一致性控制。
除此之外,还有一些其他的控制方法也被广泛应用于多智能体系统的一致性控制中。
比如,在无线传感器网络中,基于时序协议的一致性控制方法不仅能够提高网络节点间的信息交互速度,而且还能够避免网络中的数据冲突问题。
二、复杂网络同步控制的概念与应用与多智能体系统一致性控制类似,复杂网络同步控制也是一种协同控制方法。
同时,复杂网络同步控制也是针对网络系统中的一致性问题展开研究的。
复杂网络同步控制的概念是指,在一个复杂网络中,网络中的节点能够在同一时刻达到相同的状态,从而实现整个网络的同步控制。
例如,在物理网络、信息网络、通信网络等领域都有着复杂网络同步控制的应用。
多智能体系统一致性问题概述
多智能体系统的研究内容和方法
理论体系
多智能体系统的研究需要建立完善的理论体系,包括智能体的感知 与决策、智能体的通信与协调、智能体的学习与优化等方面。
算法设计
多智能体系统的算法设计是关键,需要设计高效的算法以实现智能 体的自主决策和协同工作。
实验验证
多智能体系统的研究需要进行实验验证,通过实际应用和测试来评估 系统的性能和效果。
意义
解决多智能体系统一致性问题有助于提高系统的协同性能,增强系统的可靠性和鲁棒性,为实际应用提供理论支 持和技术指导。
研究现状和发展趋势
研究现状
目前,多智能体系统一致性问题已经得到了广泛关注,国内外学者在理论研究和算法设 计方面取得了一系列成果。常见的算法包括基于线性系统的协议设计、基于优化理论的
研究局限性和不足之处
现有的研究成果主要集中在理论层面,实际应用中仍存在诸多挑战,如通 信延迟、节点故障和能量限制等。
对于复杂环境和动态变化的情况,现有的一致性算法可能无法保证系统的 稳定性和性能。
在实际应用中,多智能体系统的一致性问题还需要考虑安全性和隐私保护 等方面的问题,这些方面在现有研究中尚未得到充分关注。
一致性问题的分类
• 总结词:一致性问题可以根据不同的分类标准进行分类,如按照一致性的目标 、一致性的程度、一致性的实现方式等。
• 详细描述:根据一致性的目标,可以将一致性问题分为目标一致性和状态一致 性。目标一致性是指多个智能体在某一特定目标上达成一致,而状态一致性是 指多个智能体在某一特定状态上达成一致。根据一致性的程度,可以将一致性 问题分为强一致性和弱一致性。强一致性是指多个智能体在某一特定目标或状 态上完全一致,而弱一致性则是指多个智能体在某一特定目标或状态上基本一 致,但不一定完全相同。根据一致性的实现方式,可以将一致性问题分为分布 式一致性和集中式一致性。分布式一致性是指多个智能体通过各自的信息交互 和协作实现一致性,而集中式一致性则是指通过一个中心节点来协调多个智能 体的行为实现一致性。
带有领航者的多智能体系统的一致性控制
关 键词 : 多 智 能 体 系统 ; 领 航 者 ;一 致 性 ;时 变 时 延 ;动 态拓 扑 文献标 识码 : A 中图分 类 号 : TP 1 3
Co ns e ns u s Co nt r o l of M ul t i — Ag e nt S y s t e ms wi t h a Le a de r
Th e c o n s e n s u s a n a l y s i s i s p e r f o r me d b a s e d o n a p r o p o s e d L y a p u n o v - Kr a s o v s k i i f u n c t i o n a l ,a n d s u f f i c i e n t
卫 摘 设 形 证 不 要 各 等 设 , 设 智 计 : 式 对 计 能 方 基 体 法 案 于 的 系 , 动 邻 得 统 有 接 到 态 存 效 拓 信 使 在 性 扑 各 息 时 。 有 的 个 变 领 分 智 输 航 散 能 入 者 控 体 时 的 制 与 延 多 策 领 , 移 分 略 航 动 别 。 者 针 智 基 达 对 能 于 到 体 有 李 一 二 向 亚 致 阶 普 网 的 络 诺 系 充 拓 统 夫 分 的 扑 稳 条 一 为 定 件 性 致 固 。 性 定 理 最 进 后 和 论 行 动 及 通 研 线 过 态 仿 究 两 性 种 矩 。 真 假 情 验 阵
多智能体系统一致性若干问题的研究
多智能体系统一致性若干问题的研究一、概述在现代科技飞速发展的今天,多智能体系统已成为机器人协作、无人机编队、智能交通等领域中的研究热点。
这类系统由多个智能体组成,每个智能体具备自主决策和协同工作的能力,通过相互间的信息交互和协调,以实现共同的目标。
而在多智能体系统的运作过程中,如何实现各智能体之间的一致性,成为了关键的问题之一。
多智能体系统一致性问题的研究,主要关注如何通过设计合适的分布式控制算法,使得系统中的各个智能体在局部信息交互的基础上,能够实现状态或行为的趋于一致。
这一问题的研究不仅有助于提高系统的协同性能,增强系统的可靠性和鲁棒性,同时也为实际应用提供了理论支持和技术指导。
近年来,随着人工智能技术的不断进步,多智能体系统一致性问题的研究取得了显著的成果。
研究者们提出了各种算法和技术,如基于线性系统的协议设计、基于优化理论的方法、基于博弈论的策略等,以应对不同场景下的一致性需求。
尽管取得了一些进展,但多智能体系统一致性问题仍然面临着诸多挑战。
多智能体系统的复杂性和动态性使得一致性的实现变得尤为困难。
系统中的智能体可能受到各种因素的影响,如通信延迟、噪声干扰、环境变化等,这些因素都可能对一致性的实现产生不利影响。
随着系统规模的扩大,如何设计高效的分布式控制算法,以保证系统的一致性和稳定性,也是一个亟待解决的问题。
本文旨在深入探讨多智能体系统一致性的若干问题,分析现有算法和技术的优缺点,提出新的解决方案和改进措施。
通过本文的研究,我们期望能够为多智能体系统一致性的实现提供更加有效的理论支持和实践指导,推动该领域的研究和应用不断向前发展。
1. 多智能体系统的定义与特点多智能体系统(MultiAgent System, MAS)是由多个具备一定自主性和交互能力的智能体所组成的集合,这些智能体通过相互之间的信息交换和协作,共同解决复杂的问题或完成特定的任务。
每个智能体都可以视为一个独立的计算实体,具备感知、推理、决策和行动的能力,能够在系统中独立操作或与其他智能体进行协同工作。
智能船舶控制系统中的多智能体协作技术研究
智能船舶控制系统中的多智能体协作技术研究智能船舶控制系统是指通过智能化技术提高船舶运行效率并降低能耗、维护成本的系统。
在智能船舶控制系统中,多智能体协作技术是实现系统智能化的重要手段之一。
多智能体协作技术是指两个及以上智能体个体在完成任务过程中相互协作、相互配合、相互助益的能力,它具备分布式、协同、灵活性等特征,有助于提升智能船舶控制系统的稳定性和鲁棒性。
一、多智能体协作技术的研究意义在传统的船舶控制系统中,常采用集中式控制模式,即船员通过终端直接控制船舶。
然而,这种方式存在一些明显的缺点,如人工操纵容易出现疲劳、失误等情况,而且在恶劣的海况下,如果操作不当,会导致灾难性后果。
而使用多智能体协作技术,可以让多个智能体通过交互、协调和配合完成任务,从而提高系统的稳定性和鲁棒性。
另外,多智能体协作技术也可以实现优化决策、降低系统能耗、减少维护成本、提高整个船舶系统的效率等目标。
二、多智能体协作技术的研究现状目前,多智能体协作技术在智能船舶领域已经开始应用。
一些研究提出了多智能体交互式协作控制方法、多智能体模型预测控制算法等。
其中,多智能体模型预测控制算法具有较大的应用潜力。
它是将多智能体协作控制与模型预测控制相结合的一种新型控制方法。
在这种方法中,通过构建多个预测模型并将其综合,来实现对船舶系统的控制。
在实际应用中,多智能体模型预测控制算法不仅可以降低系统能耗,还可以提高智能船舶系统的安全性和稳定性。
三、多智能体协作技术的发展趋势随着AI技术的发展,未来的智能船舶控制系统将会出现更多的多智能体协作技术。
例如,将深度强化学习与多智能体协作控制相结合,可以进一步提升智能船舶系统的效率和准确性。
此外,未来的智能船舶控制系统还可能会出现自主协作智能体,即通过自主学习和协作,来实现更加精细化的控制。
在这个领域的发展趋势中,多智能体协作技术将会不断演化和升级,为智能船舶控制系统提供更好的支持和保障。
结语多智能体协作技术是未来智能船舶控制系统的重要发展方向之一。
几类时滞神经网络稳定性及多智能体系统一致性研究
几类时滞神经网络稳定性及多智能体系统一致性研究几类时滞神经网络稳定性及多智能体系统一致性研究摘要:随着智能化技术的快速发展和应用,研究人员们对多智能体系统的研究也越来越多。
时滞神经网络是多智能体系统中一种重要的神经网络模型,其稳定性对于系统的运行和应用至关重要。
本文通过对几类常见的时滞神经网络稳定性和多智能体系统一致性研究进行综述,总结了各类研究方法和在实际应用中的效果,并提出了未来可能的研究方向。
1. 引言随着人工智能和机器学习的发展,多智能体系统在各领域的应用日益广泛。
多智能体系统由多个智能体组成,每个智能体具有自主性和互联互动性。
时滞神经网络作为多智能体系统的一种重要的数学模型,能够帮助实现智能体之间的协调和一致性,对于系统的稳定性非常关键。
2. 时滞神经网络模型和稳定性2.1 时滞神经网络模型时滞神经网络模型是一种特殊的神经网络模型,其模拟了神经元之间的时间延迟。
常见的时滞神经网络模型包括离散时滞神经网络模型和连续时滞神经网络模型。
2.2 时滞神经网络的稳定性时滞神经网络的稳定性分为局部稳定性和全局稳定性。
局部稳定性是指在某个范围内存在稳定解,而全局稳定性则要求系统在整个状态空间内都能够保持稳定。
3. 几类时滞神经网络稳定性研究3.1 时滞神经网络的Lyapunov稳定性Lyapunov稳定性是一种常见的稳定性分析方法,通过构造Lyapunov函数来判断系统的稳定性。
时滞神经网络的稳定性可以通过构造合适的Lyapunov函数来进行判断。
3.2 时滞神经网络的矩阵不等式稳定性矩阵不等式稳定性是一种基于线性矩阵不等式理论的稳定性分析方法。
时滞神经网络的稳定性可以通过求解一系列矩阵不等式来判断。
3.3 时滞神经网络的控制稳定性控制稳定性是指通过设计合适的控制器来实现系统的稳定。
时滞神经网络的稳定性可以通过设计合适的控制器来实现。
4. 多智能体系统一致性研究4.1 多智能体系统的一致性问题多智能体系统的一致性问题是指如何使得系统中的多个智能体在一定的协议和条件下实现一致性行为。
多智能体系统协调控制一致性问题研究
多智能体系统协调控制一致性问题研究摘要:本文首先给出了多智能体系统协调控制一致性问题的发展情况,介绍了解决一致性问题的主要原理和适用范围,对一致性协议进行了总结,对一致性问题研究的主要领域进行了简单的概括。
文章最后对多智能体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。
关键词:分布式人工智能;多智能体系统;协调控制;一致性问题1. 引言多智能体系统在20世纪80年代后期成为分布式人工智能研究中的主要研究对象。
研究多智能体系统的主要目的就是期望功能相对简单的智能体之间进行分布式合作协调控制,最终完成复杂任务。
多智能体系统由于其健壮、可靠、高效、可扩展等特性,在计算机网络、机器人、电力系统、交通控制、社会仿真、虚拟现实、军事等方面有着广泛应用[1-3]。
智能体的分布式协调合作能力是多智能体系统的基础,是发挥多智能体系统优势的关键,也是整个系统智能性的体现。
在多智能体分布式协调合作控制问题中,一致性问题作为智能体之间合作协调控制的基础,主要是研究如何基于多智能体系统中个体之间有限的信息交换,来设计的算法,使得所有的智能体的状态达到某同一状态的问题。
一致性协议问题作为智能体之间相互作用、传递信息的规则,它描述了每个智能体和与其相邻的智能体的信息交换过程。
近年来,一致性问题的研究发展迅速,包括生物科学、物理科学、系统与控制科学、计算机科学等各个领域都对一致性问题从不同层面进行了深入分析,一致性问题作为智能体之间合作协调的基础,受到越来越多研究者的关注,成为系统与控制领域的一个重要研究课题。
2. 多智能体系统协调控制中一致性问题阐述2.1图论基础知识图论和矩阵论是一致性问题研究分析中非常重要的工具,很自然的会想到用图论相关知识来表示多智能体相互间传递信息的过程。
如果用G = (V ,E)来表示一个图,其中V表示非空顶点的集合,E V2表示节点对组成的边的集合。
假设集合V中共有n个节点,切编号为i・口2,..., n?。
多智能体系统的协同控制研究
多智能体系统的协同控制研究一、引言多智能体系统是由多个智能体组成的,这些智能体可以通过通信和协调与环境进行交互。
在复杂的实际应用中,多智能体系统常常需要同时完成多个任务,因此需要进行有效的协同控制,以确保系统的优化和高效运行。
本文将探讨多智能体系统的协同控制研究。
二、多智能体系统的分类和特点多智能体系统根据不同的分类方式可以分为集中式控制和分散式控制两类。
在集中式控制中,整个系统由一个中央智能体进行控制,其他智能体都是从属的;而在分散式控制中,各个智能体之间相互协作,自主决策。
所以,多智能体系统的特点包括:1. 系统具有自组织性和自适应性;2. 智能体间通信具有不确定性和时滞,需要考虑不确定性和时滞的影响;3. 智能体之间存在相互依赖关系和相互制约关系,需要协同控制以达到系统最优化。
三、多智能体系统的协同控制策略协同控制是指多智能体系统中各个智能体之间通过协作和共同决策,达到系统最优化的控制策略。
多智能体系统的协同控制策略包括:1.中心化控制中心化控制是指整个系统由一个中央智能体进行控制。
中心化控制可以解决信息交流的问题,但并不适用于大型多智能体系统。
它对网络容错性的要求较高,在出现故障时对整个系统的影响比较大。
2.分散控制分散控制是指各个智能体相互协作,自主决策完成系统任务的控制方法。
分散控制能够降低中央控制单元的负载,增加系统的容错性,但信息交流不确定性和时滞将会是分散控制面临的最大问题。
3.分层控制分层控制是指将一个系统分层进行控制,每一层都负责部分问题的控制。
每层之间通过交互信息来实现各自控制目标的协同。
分层控制方式平衡了系统中央控制单元的负载,降低了系统的失败率,同时也提高了系统的性能表现。
4.联合控制联合控制是指多个智能体通过交流在目标上达成一致,然后协同解决问题的一种方法。
典型的协作控制策略包括协作拍版、群体协同、合作决策等,这些协同方法大多利用了智能体之间的相互协作的特性。
四、多智能体系统的协同控制应用多智能体系统的协同控制应用非常广泛,包括战场作战中的情报侦查、小型机器人的集群飞行、智能交通系统以及分布式能源系统的优化控制等等。
多智能体协同控制理论及其应用
多智能体协同控制理论及其应用随着智能化技术的不断发展,多智能体协同控制理论已成为一个热门研究方向。
本文将介绍多智能体协同控制理论及其在航空飞行控制、智能制造、交通运输等领域的应用。
一、多智能体协同控制理论多智能体协同控制(Multi-Agent Cooperative Control,简称MACC)理论是指将多个智能体进行协作,实现共同的任务。
在MACC理论中,每个智能体均有自己的状态空间、控制输入和控制逻辑,同时它们之间通过信息交互协同完成任务。
MACC理论的研究内容主要包括多智能体控制算法设计、多智能体控制协议设计、多智能体控制系统性能分析及合成等方面。
其中,多智能体控制算法设计是MACC研究的核心内容,它可以分为集中式和分布式两种。
集中式控制算法是指,所有智能体的状态和控制量都由中心控制器计算并控制。
这种算法具有较高的计算效率和控制精度,但控制器的单点故障容易造成整个系统崩溃。
分布式控制算法是指,智能体之间通过通信实现状态和控制信息的交换,即每个智能体计算自己的控制量,与相邻智能体进行信息交互,相互协调完成任务。
相对于集中式控制算法,分布式控制算法具有较好的抗干扰性和容错性,但计算复杂度较高,且控制精度不如集中式控制算法。
二、多智能体协同控制的应用1、航空飞行控制航空飞行控制是多智能体协同控制的典型应用场景。
比如,无人机编队飞行控制。
在无人机编队飞行任务中,需要对多架无人机进行编队控制,以实现任务需求。
对于无人机编队控制,可使用基于分布式控制算法的角度一致性协议进行控制,以保证编队中所有无人机在空间上维持一致的飞行状态。
2、智能制造智能制造中,需要对工厂内部的机器人进行协同控制,以实现生产流程的自动化和优化。
比如,在汽车制造中,车身焊接任务是一个典型的智能制造应用场景。
通过对车身焊接机器人进行协同控制,可实现多台机器人高效地完成车身焊接任务,提高生产效率和质量。
3、交通运输交通运输中,多智能体协同控制可用于智能交通系统的建设。
多智能体系统协同控制算法研究与应用
多智能体系统协同控制算法研究与应用在现代科技快速发展的背景下,多智能体系统正在成为一个被广泛关注和研究的领域。
多智能体系统由多个智能体组成,每个智能体都具有自主决策和行为能力。
为了实现多智能体系统的有效运行,研究人员积极探索和开发各种协同控制算法。
本文将讨论多智能体系统协同控制算法的研究和应用。
多智能体系统协同控制算法旨在实现智能体之间的合作、协同和信息共享,以实现系统整体性能的优化。
其中一种常见的方法是基于图论的算法,如分布式最优化、分布式一致性和分布式非线性模型预测控制等。
分布式最优化算法是一种用于解决多智能体系统协同优化问题的方法。
它通过智能体之间的局部信息交换和决策更新,逐步将系统收敛到全局最优解。
这种算法在资源分配、网络动态优化和合作任务分配等领域具有广泛的应用。
另一种常见的算法是分布式一致性算法,它用于实现多智能体系统的一致性行为。
在这种算法中,每个智能体根据邻居智能体的信息进行决策更新,从而使整个系统的行为达到一致。
分布式一致性算法常被用于协同搜索、集成传感器网络和路由选择等应用。
分布式非线性模型预测控制是一种用于解决多智能体系统非线性控制问题的方法。
通过将系统建模为非线性模型和约束条件,智能体之间进行信息交换和决策更新,以实现系统的协同控制。
这种算法在智能交通系统、智能电网和智能制造等领域具有广泛的应用。
除了上述算法,近年来,机器学习和深度学习技术的发展为多智能体系统的协同控制算法带来了新的机遇和挑战。
通过训练智能体的策略和行为模式,可以使系统更好地适应不同的环境和任务需求。
例如,基于强化学习的算法可以通过智能体与环境的交互,学习出最优的策略和行为方式。
多智能体系统协同控制算法在许多实际应用中发挥着重要作用。
在智能交通系统中,多智能体系统可以协调车辆的行驶和路径规划,提高交通流的效率和安全性。
在智能电网中,多智能体系统可以实现电力的分布式优化和调度,提高能源的利用效率和供应稳定性。
基于模型预测控制的多智能体系统协同控制
基于模型预测控制的多智能体系统协同控制随着智能化进程的不断推进,多智能体系统(multi-agent system)作为一种重要的智能化应用,在社会和经济领域的应用越来越广泛。
例如在智能交通系统、智能制造系统、智能农业系统等领域中,多智能体系统已经成为重要的控制方式。
而多智能体系统中的协同控制是实现多智能体系统整体性能优化的关键。
本文将通过对基于模型预测控制的多智能体系统协同控制的讨论,阐述其在实际应用中的优势。
一、多智能体系统协同控制及相关技术多智能体系统是由多个互相协作、互相影响的个体组成的系统,每一个个体都具有一定的智能化功能和良好的自适应性。
这个系统中个体之间的协同作用决定了系统整体的行为和性能,因此如何实现多智能体系统的协同控制,是一个至关重要的问题。
多智能体系统协同控制有许多不同的研究方法,其中基于模型预测控制(model predictive control, MPC)的协同控制是一种较为有效的方法。
MPC是一种先进的控制技术,它可以将系统的预测模型与预测控制相结合,通过对未来的预测来制定控制策略,从而实现系统的稳定性和优化性。
在多智能体系统中,每个智能体的MPC控制器都能根据自身感知的信息、周围智能体的信息和环境信息,对未来的状态变化进行预测,并在控制周期内生成最优的控制指令。
MPC控制器在多智能体系统中的应用需要解决一些特殊的问题,例如如何进行计算量的控制、如何解决算法的收敛速度问题等。
因此,需要结合网络控制理论、自适应控制理论和分布式控制理论等相关理论和技术,以便更好地解决这些问题。
在控制算法方面,常用的方法有集中式MPC、分布式MPC、优化分配控制等。
二、基于模型预测控制的多智能体系统协同控制的优势基于模型预测控制的多智能体系统协同控制具有以下优势:1. 可以进行多目标控制MPC控制器能够提供多个目标的控制指令,通过权衡不同目标之间的关系,使系统整体维持在一个良好的状态。
例如在智能交通系统中,多智能体系统需要同时考虑行车路线、交通流量、车速等多个目标,MPC控制器可以对这些目标进行综合考虑,从而提供合理的控制指令。
多智能体系统的最优一致性问题研究
多智能体系统的最优一致性问题研究多智能体系统的最优一致性问题研究摘要:多智能体系统是由多个独立智能体组成的网络化系统,在现实世界中具有广泛应用。
然而,多智能体系统往往面临着保持一致性的挑战。
本文将研究多智能体系统中的最优一致性问题,探讨一些解决方案和应用案例。
1.引言多智能体系统是由多个自治、相互交互的智能体组成,每个智能体都能够独立地感知环境、做出决策并执行动作。
多智能体系统广泛应用于社交网络、智能交通、机器人控制等领域。
然而,由于个体间的异质性和个体目标之间的冲突,多智能体系统往往面临着保持一致性的挑战。
2.问题描述最优一致性问题是指在多智能体系统中,通过各个智能体之间的交互和协作,实现系统整体性能最优化的问题。
在这个问题中,每个智能体都追求自身的利益最大化,但同时也需要考虑整个系统的整体性能。
如何在个体利益和整体性能之间找到平衡点,是最优一致性问题的核心。
3.解决方案为了解决最优一致性问题,研究者提出了许多方法和算法。
以下是一些常见的解决方案:3.1.博弈论博弈论是一种研究冲突和合作关系的数学工具,可以用于多智能体系统中最优一致性问题的研究。
通过构建合适的博弈模型,可以分析各个智能体之间的冲突和合作关系,并找到系统整体性能最优的策略。
3.2.分布式优化分布式优化是一种将优化问题分解为各个子问题,并通过分布式算法协同解决的方法。
在多智能体系统中,可以将系统整体优化问题分解为各个智能体的局部优化问题,并通过分布式算法求解。
这样,每个智能体可以根据自身的局部信息做出决策,从而实现系统整体性能最优化。
3.3.强化学习强化学习是一种通过试错和反馈来优化智能体决策策略的方法。
在多智能体系统中,可以将多个智能体视为强化学习的个体,并通过相互之间的交互和反馈来优化决策策略。
通过不断学习和调整,最终实现系统整体性能最优化。
4.应用案例最优一致性问题在实际应用中具有重要的意义。
以下是一些应用案例的简要介绍:4.1.智能交通系统智能交通系统是一个由多个交通智能体组成的系统。
基于多智能体系统的协同控制与协同决策研究
基于多智能体系统的协同控制与协同决策研究摘要:多智能体系统(Distributed Intelligent Systems, DIS)的协同控制与协同决策是一个复杂而重要的研究领域。
该领域致力于研究多个智能体之间相互合作、相互协调的方式,以达到共同的控制目标。
本文将介绍多智能体系统的基本特点,探讨协同控制与协同决策的关键问题,并介绍目前的研究成果和应用前景。
1. 引言多智能体系统是由多个智能体构成的集合体,智能体之间具有一定的自治性和相互交互能力。
这些智能体可以是无人机、机器人、传感器、汽车等,它们通过相互合作、信息交换和协同行动来达到共同的目标。
协同控制与协同决策是多智能体系统中保证各个智能体之间协作有效性的重要手段。
2. 多智能体系统的基本特点多智能体系统与传统的单一智能体系统相比,具有以下几个基本特点:(1)分布性:多智能体系统中的各个智能体分布在不同的空间位置和时间段中,彼此之间相互独立工作和决策。
(2)自治性:每个智能体拥有自己的感知、决策和执行能力,可以独立地做出决策和行动。
(3)协同性:多智能体系统中的智能体之间通过合作、协调和共享信息来完成共同目标。
3. 协同控制与协同决策的关键问题在多智能体系统中,协同控制与协同决策面临许多具有挑战性的问题。
(1)信息共享与通信:为了实现智能体之间的协同行动,需要建立高效的信息共享和通信机制,使得各个智能体能够及时地获取其他智能体的信息并作出相应的决策。
(2)决策一致性与合作性:多智能体系统中的智能体可能拥有不同的目标和利益,协同控制与协同决策需要通过一致性和合作性的机制来调节智能体之间的冲突和竞争,以达到整体性能的最优化。
(3)动态性与复杂性:多智能体系统中的环境和任务通常是动态变化和复杂的,协同控制与决策需要能够快速适应和应对不确定性和变化性。
4. 目前的研究成果与应用前景在多智能体系统的协同控制与协同决策领域,研究人员已经取得了一些重要进展。
有领导者线性多智能体系统一致性的分析与设计
有领导者线性多智能体系统一致性的分析与设计盖彦荣;陈阳舟;宋学君;齐耀辉【摘要】研究有向信息拓扑下有领导者线性多智能体系统的一致性分析与设计问题.利用提出的线性变换,将领导者有扰动输入的多智能体系统一致性问题转换为输入到状态稳定性问题.得到有向信息拓扑下有领导者线性多智能体系统达到一致的基于矩阵Hurwitz稳定的判据和误差估计函数,同时设计反馈增益矩阵,并将有领导者多智能体系统的一致性问题扩展到编队控制问题.数值实例验证表明:所得理论具有有效性.%Consensus analysis and design problem for leader-following linear multi-agent systems (LLMASs) with directed information topology was investigated. A proper linear transformation was proposed to transform the consensus problem of a leader with disturbance inputs to the input-to-state stability problem of a corresponding linear system. Then, a new consensus criterion in terms of Hurwitz stability of matrices was given for LLMASs achieving consensus with directed information topologies, and the tracking error was estimated. Moreover, a design process to determine the feedback gain matrix in the consensus protocol was proposed. Finally, the consensus was extended to the formation control. Numerical examples are given to validate the above theoretical results.【期刊名称】《中南大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2017(048)003【总页数】7页(P735-741)【关键词】多智能体系统;有领导者一致性;输入到状态稳定性;一致性判据;编队控制【作者】盖彦荣;陈阳舟;宋学君;齐耀辉【作者单位】河北师范大学物理科学与信息工程学院,河北石家庄,050024;北京工业大学城市交通学院,北京,100124;河北师范大学物理科学与信息工程学院,河北石家庄,050024;河北师范大学物理科学与信息工程学院,河北石家庄,050024【正文语种】中文【中图分类】TP13多智能体系统的一致性问题是多智能体系统协作控制中的典型问题之一,受到了众多领域学者的广泛关注[1]。
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固 定 拓扑 (Fixed topology)
设多智能体系统由两个子系统构成, 分别含有m 和n个智能体, 并用1到m和m + 1到m + n标记. 记 两个子系统对应的子拓扑图分别为G1 和G2 , 整个系 统的拓扑图为G . 每个子系统对应的编号集分别为 I1 = {1, 2, · · · , m}和I2 = {m + 1, m + 2, · · · , m + n}, 节点(智能体)集为V1 = {v1 , v2 , · · · , vm }和V2 = {vm+1 , vm+2 , · · · , vm+n }, 节点vi 的邻集定义为
N2,p }.
p∈I1
in out in out 显 然 有V1 = V1 ∪ V1 , V1 ∩ V1 = ∅, V2 = in out in out in in in V2 ∪ V2 , V2 ∩ V2 = ∅. 记V = V1 ∪ V2 , out out out V = V1 ∪ V2 .
设每个智能体vi 具有如下动态:
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控 制 理 论 与 应 用
in V1
第 29 卷
性问题, 给出了一些充分条件, 使得只需对一小部分 节点施加牵制控制, 即可保证所有的智能体收敛到 期望的一致平衡点. 针对系统不存在外部干扰的情 况, 文献 [17]设计了一个牵制控制器使得移动智能 体系统达到一个期望值. 需要指出的是, 文献 [16–17] 均只考虑了单个一致平衡点的情况. 在现有文献中, 未见有关多智能体动态网络牵制控制到多个一致 平衡点的成果. 鉴于此, 本文对多智能体系统在牵 制控制下的多平衡点趋同问题进行了研究, 提出了 融合群内信息交互、 群间信息交互和牵制控制器的 一致性协议. 对固定拓扑和切换拓扑下的多智能体 系统, 分别给出了实现群一致的充要条件, 并针对 拓扑结构中含有生成树这一特例, 分析了被施加牵 制控制的智能体在拓扑结构中的具体位置. 此外, 对 切换拓扑中进行非线性交互的多智能体系统, 利用 Lyapunov方法推导出一充分条件, 以通过对多智能 体网络中的一部分节点进行牵制控制, 来实现多个 一致平衡点的趋同. 给定矩阵C = [cij ] ∈ Rn×n , C < 0表示矩阵C 为负定, λ(C )为C 的特征根. · 表示欧几里得范数. 记G = (V , E , A)是具有n个节点的加权有向图, 其中 的V = {v1 , v2 , · · · , vn }为节点集, E ⊆ V × V 为边 集, A = [aij ]表示加权邻接矩阵. 本文假设对任意的 vi ∈ V , 有aii = 0. 有向图G 的边记为(vi , vj ), 表示 节点vi 可以接收到来自节点vj 的信息, 并称vj 为父节 点, vi 为子节点. 显然, (vi , vj ) ∈ E 当且仅当aij = 0. 节 点vi 的邻集记为Ni = {vj ∈ V|(vi , vj ) ∈ E}. 一条有 向路径由一组有序边组成, 形如(vi1 , vi2 ), (vi2 , vi3 ), · · · , 其中(vij , vij+1 ) ∈ E . 在一有向图中, 若除了一 节点(称为根节点)外, 其他每个节点都有且仅有一 个父节点, 则称该有向图为有向树. 在有向图中, 若 可以找到一连接所有节点的有向树, 则称该有向图 含有一生成树.
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引பைடு நூலகம்言 (Introduction)
近年来, 多智能体系统的一致性问题吸引了众 多学者, 并得到了广泛的应用, 如编队控制[1–2] 、 聚 [3] [4] [5] 集 、 群集 和蜂拥 等. 一致性是指随着时间的演 化, 多智能体网络中所有个体状态趋于一致. 关于 多智能体一致性问题的研究可以追溯到20世纪70年 代的管理科学和统计领域[6] . 1995年, Vicsek等人从 统计力学的角度提出了Vicsek模型[7] , 该离散时间模 型中所有智能体以相同的速率在平面中运动, 运动 方向按照邻居角度的矢量平均进行更新. 文献 [8]利 用代数图论和控制理论对Vicsek模型作了理论分析. 文献 [9]把文献 [8]中的问题扩展到了有向拓扑图的 情况, 并得出如果信息交互拓扑图中含有一生成树, 则所有的智能体最终均能收敛到一致平衡点. 此 外, Olfati-Saber和Murray[10–11] 提出了多智能体系统
x∗ i =
x∗ 1 , i ∈ I1 , x∗ 2 , i ∈ I2 .
收稿日期: 2011−01−18; 收修改稿日期: 2011−10−06. 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(60974017, 61074039).
一致性问题的理论框架, 研究了固定拓扑和切换拓 扑下的一致性问题, 并针对是否存在时延给出了两 类一致性协议. 然而在上述文献中, 所考虑的一致性 问题均为单个一致平衡点的情况, 为此, 文献 [12]研 究了智能体动态网络中具有多个一致平衡点的问 题, 并给出了一个一致性协议, 使得在该协议下所有 智能体能完成一个或多个一致平衡点的趋同. 牵制控制(pinning control)的基本思想是通过对 网络中的一部分节点施加控制, 达到对整个网络的 控制. 汪小帆和陈关荣等[13–14] 将牵制控制策略引入 到了无标度动态网络的控制中, 通过对一部分网络 节点进行牵制, 使得所有的节点都稳定到平衡点. 文 献 [15]研究表明在线性或非线性复杂网络中只需对 一个节点进行牵制控制, 即可保证整个网络的稳定. 文献 [16]研究了非线性耦合情况下的多智能体一致
x ˙ i (t) = ui , ∀i ∈ I ,
(3)
其中: xi ∈ R为智能体vi 的状态, ui 是状态反馈输入. 记x = (x1 , x2 , · · · , xm+n )T .
定 义 1 如果编号为前m和编号为后n的两组 智能体的状态分别渐近收敛到所属子系统的一致平 衡点, 即
t→∞ t→∞
lim xi − xj = 0, ∀i, j ∈ I1 ,
(4) (5)
lim xi − xj = 0, ∀i, j ∈ I2 ,
则称此系统具有群一致性. 不失一般性, 假定智能体子系统的期望一致平 ∗ 衡点分别为x∗ 1 和x2 . 本文对智能体之间的信息交互 规则作如下设定: ① 智能体vi ∈ V in , i ∈ I , 对其所 在子系统及邻居的期望一致平衡点均未知, 在信息 交互时发送给群内邻居(即同一子系统中的邻居)的 是xi ; ② 智能体vi ∈ V out , i ∈ I , 对其所在子系统的 期望一致平衡点已知, 但对群外邻居(即非同一子系 统中的邻居)的期望一致平衡点未知, 此类智能体在 信息交互中发送给群内邻居的是xi , 发送给群外邻 居的信息为x ˆi = xi − x∗ i , 其中
(浙江工业大学 信息工程学院, 浙江 杭州 310023)
摘要: 本文研究了一类多智能体系统在牵制控制下的群一致性问题, 提出了融合群内信息交互、 群间信息交互和 牵制控制器的一致性协议. 对固定拓扑下的二群组智能体系统和切换拓扑下的多群组智能体系统, 利用稳定性理论 和图论分别给出了适用于任意拓扑结构的充要条件, 使得智能体系统在所提协议和牵制控制器的联合作用下实现 预期的群一致. 针对拓扑图中含有生成树这一特例, 分析了被施加牵制控制的智能体在拓扑结构中的具体位置. 此 外, 对切换拓扑下进行非线性交互的多群组智能体系统, 利用Lyapunov方法推导出一充分条件, 得出只要对多智能 体系统的一部分主体进行牵制控制, 则所有智能体即可在所提协议和牵制控制器的作用下渐近收敛于各自的期望 一致平衡点. 最后, 仿真例子验证了所提方法的有效性. 关键词: 多智能体系统; 群一致性; 牵制控制 中图分类号: TP273 文献标识码: A
Group consensus in multi-agent systems via pinning control
SONG Hai-yu, YU Li, HU Hong-xiang
(College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou Zhejiang 310023, China)
第 29 卷第 6 期 2012 年 6 月
文 章编号: 1000−8152(2012)06−0765−08
控 制 理 论 与 应 用
Control Theory & Applications
Vol. 29 No. 6 Jun. 2012
牵制控制下的多智能体系统群一致性
宋海裕 , 俞 立 , 胡鸿翔
Abstract: In dealing with the group consensus problem of multi-agent systems via pinning control, we propose a consensus protocol combining the in-group information exchange, the out-group information exchange with the pinning controller for reaching more than one anticipative stationary state. By using stability and graph theories, we derive the necessary and sufficient conditions for the couple-group agent system in fixed topology and the multi-group agent system in switching topologies, respectively, such that all the agents can achieve their own consistent states asymptotically. Specially, the relation between the controlled agents and the interactive topology is analyzed for the case when the topology graph has a spanning tree. Moreover, based on the Lyapunov function method, a sufficient condition is derived for multi-group agent systems with nonlinear transmission to asymptotically reach several anticipative consistent states in switching topologies. The obtained results imply that the anticipative group consensus can be achieved if a fraction of them are controlled. Illustrative examples are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed methods. Key words: multi-agent systems; group consensus; pinning control