多智能体系统一致性问题概述[行业特制]

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无速度输入多智能体系统的一致性

轻智能体负载重量、节约使用空间、降低控制成本, 一些智能体未安装加速度传感器; 在某些特殊环境下, 智能体无法测量速度信号或者在传输过程中丢失. 这使得基于所有智能体速度信号反馈的控制协议失效, 也迫切要求提出仅利用部分智能体的速度信息或完全不使用速度信息的控制协议. 到今天, 对此类问题的研究已取得初步结果. 文献[14]假设所有智能体是链状排列, 只利用一个智能体的速度信息构造了一致协议, 并导出智能体实现一致的最终状态. 文献[15] 为每个智能体引入辅助系统并在没有速度反馈和存在输入饱和约束的情况下提出一致性控制协议. 文献[16–17]研究了二阶多智能体系统跟踪问题, 其中文献 [17]将所得结果推广到有外界干扰的动态系统中.
1 引言
多智能体系统一致性是指智能体之间通过信息交换、相互协调, 使得所有智能体的状态趋于一致, 在移动车辆的协调合作和队形控制、网络探测器的设计、无人机编队与控制等实际工程中有广泛应用[1–5], 是复杂系统智能与协调控制领域中的重要研究方向.
基于所有智能体状态信息反馈, 多智能体系统的一致性问题已被广泛研究, 并得到丰富结果, 诸如有限时间问题[6–8]、跟踪问题[9–10]、时滞干扰问题等[11–13]. 然而, 所得结果和控制协议大都基于智能体状态信息的完全反馈, 基于智能体部分状态信息反馈的研究结果较少. 在实际应用中, 很多智能体不容易或者不能完全获得自身状态信息, 尤其是速度信息. 例如, 为减
收稿日期: 2018−05−21; 录用日期: 2019−03−13. †通信作者. E-mail: shanchengcheng2010@; Tel.: +86 571-85290567. 本文责任编委: 左志强. 浙江省博士后科学基金项目(Z42103001)资助.

多智能体系统一致性问题概述

针对网络环境下订单购买(代理/决策)问题，相关文献引入分布式一致性协议来协调订单价格。每个买家指定不同的阈值策略，并按此下订单。证明了分布式协议可以取得如集中式决策相同协调效果。
生物学家Winfree指出耦合振子(Coupled Oscillators)系统同步问题可以简化为研究相耦合振子位变化问题。相关文献中分析了非线性耦合振系统同步子系统Kuramoto 模型的稳定性，基于一致性理论，得到了确定和不确定振荡频率情况下振子系统取得同步的结论。
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多智能体系统一致性问题概述
多智能体一致性问题综述
多智能体系统
一致性问题描述
一致性协议
一致性理论应用领域
一致性理论发展趋势展望
多智能体系统
定义: 多智能体系统是由多个可计算的智能体组成的集合，其中每一个智能体是一个物理或抽象的实体，并能通过感应器感知周围的环境，效应器作用于自身，并能与其他智能体进行通讯的实体研究多智能体系统的主要目的期望通过大规模的智能体之间的合作协调来代替昂贵的单个系统（卫星、机器人、无人驾驶飞行器、自治水下潜艇等）完成复杂的任务。在合作控制问题中，智能体之间通过无线网络或者在初始时刻预输入来共享信息，这些信息包括相同的控制算法，共同的目标，或者相对的位置信息。
一致性理论应用领域
编队控应用典型领域之一，基于相应的一致性协议，研究无人机等多智能体系统中高度保持，编队稳定等性能
在多智能体蜂拥(Flocking)算法应用中，一致性算法主要用于实现多智能体间的速度匹配，在以相同速度运动的前提下，多智能体间保持一定的距离以避免相互碰撞。
聚集问题(Rendezvous Problem)是指一群移动的智能体，通过设计局部控制策略使得所有的智能体最后能够同时在指定位置聚集

多智能体系统一致性问题概述

化。
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。

一致性归纳

E[ (k 1) 2 (k)]
rs sup (k )0,kZ
2
(k) 2
2
2020/5/1
27
二阶随机网络的一致性
定理：ra rs , 且如果 rs 1, 多智能体网络几乎处处
收敛到一致
E[‖( (k 1)‖22 ‖ (k)‖2 ) | (k)] (1 rs )‖ (k)‖22
2020/5/1
28
二阶随机网络的一致性
定理: 二阶离散随机网络的逐步收敛因子是
rs r @[M T (HH T )M L%e ]
其中 (g) 表示矩阵的谱半径.
nn
Le E(L)
pij Bij
i1 j i, j 1
M In E Le F , Bij wijei (ei e j )T ,
[2] Peng Lin, Yinming Jia, Lin Li, “Distributed robust H∞ consensus control in directed networks of agents with time-delay,” Systems & Control Letters, 2008.
2020/5/1
5
一致性问题
网络的节点表示智能体或个体
a ji
网络的边表示通讯或相互作用关系
xi(t) 表示第 i 个智能体的状态
ui(t) 一致性协议 (consensus protocol)
一致性： || xi xj || 0, as t .
node
Multi-agent Network
,
t
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16
二阶一致性协议
n
ui aij (xi x j ) (vi v j ) j 1 0 ：控制增益

高阶多智能体系统的分组一致性

高阶多智能体系统的分组一致性高阶多智能体系统的分组一致性摘要：高阶多智能体系统的分组一致性是指在一个分组内的多智能体系统能够通过协调和合作，实现全局目标。

本文首先介绍了高阶多智能体系统的基本概念和分组一致性的意义，然后详细探讨了影响分组一致性的因素以及解决方案，包括分组通信、协议设计、领导机制等。

最后，通过一个实例分析了高阶多智能体系统的分组一致性问题，并给出了相应的解决方案。

一、引言随着人工智能技术的不断发展，高阶多智能体系统在物联网、智能交通、无人机等领域得到了广泛应用。

在这些应用中，多个智能体通过相互通信和协作，共同完成一定的任务。

然而，由于智能体之间的异质性和复杂性，以及外部环境的不确定性，如何保证多智能体系统的整体性能成为了亟需解决的问题之一。

分组一致性作为一种重要的性能指标，对于高阶多智能体系统的协调和合作起着关键作用。

二、高阶多智能体系统的分组一致性概念分组一致性是指在一个分组内的多个智能体能够通过相互协调和合作，实现系统的整体目标。

在分组一致性中，智能体需要在保持自身特性的基础上，通过与其他智能体的通信和协作，达成某种共识或一致的行为。

三、影响分组一致性的因素1.分组通信：分组内的智能体之间的通信是实现分组一致性的基础。

通信的质量和效率直接影响智能体之间的信息交流和协调能力。

2.智能体异质性：多智能体系统中的智能体往往具有不同的特性和能力。

这种异质性可能导致分组内智能体之间的冲突和矛盾，从而影响分组的一致性。

3.外部环境的不确定性：多智能体系统在外部环境中运行，而外部环境的不确定性会对系统的协调和合作产生影响。

例如，无人机在执行任务时可能会受到天气等因素的影响，导致分组内的智能体之间的行为不一致。

四、解决方案1.分组通信：可以使用现有的通信协议和技术，如无线传感器网络和网络通信协议，来实现分组内智能体之间的通信。

此外，还可以利用网络拓扑结构和分布式算法来提高通信的质量和效率。

2.智能体协议设计：为了实现分组一致性，可以设计适应不同智能体异质性的协议。

多智能体的一致性问题报告

多智能体的一致性问题的研究报多智能体的一致性问题的研究报告指导老师：唐斌报告人：黄建安多智能体技术应用综述多智能体系统是由多个可计算的智能体组成的集合，其中每一个智能体是一个物理或抽象的实体，并能通过感应器感知周围的环境和效应器作用于自身，并能与其他智能体进行通讯的实体。

作用于自身，并能与其他智能体进行通讯的实体。

多智能体技术是通过采用各智能体间的通讯、合作、协调、调度、管理以及控制来表述实际系统的结构、功能及行为特性。

近年来，随着应用的需要和技术的发展，多智能体的协调控制在世界范围内掀起了研究的热潮。

智能体的分布式协调控制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。

作为多智能体协调控制的问题的基础，一致性问题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。

多智能体的一致性问题的发展：1995年，Vicsek等人提出了一个经典的模型来模拟粒子涌现出的一致性行为的现象，并且通过仿真得到了一些很实用的结果。

之后，Jadbabaie等人首先应用矩阵方法对该模型进行了理论分析，发现只要再网络保持连通时，系统最终会趋于一致。

然后，有理论最早提出了一致性问题的理论框架，设计了最一般的一致性算法，发现网络的代数连通度表征了系统收敛的速度，给出了算法达到平均一致性的条件，并将结果扩展到时滞的对称一致性算法。

进一步，Ren与Beard等提出了一致性搜索问题并给出了理论分析。

Moreeau应用凸性收敛进行了理论分析并给出了存在时滞的不对称一致性算法收敛结果。

经过以上大量的研究分析表明，当网络为固定拓扑结构时，只要网络保持连通，连续一致性算法最终会趋于一致；当网络为切换拓扑结构时，如果在有限时间内，存在有网络拓扑结构的并组成的序列，并且所有这些图的并都保持连通，则一致性算法最终也会收敛到一致。

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。

随机非线性多智能体系统一致性研究

随机非线性多智能体系统一致性研究随机非线性多智能体系统一致性研究是当前智能体系统领域的一个重要研究方向。

随机性和非线性在智能体系统中普遍存在，如何通过合理的控制策略实现多智能体系统的一致性，已成为学术界和工程界的一个热点问题。

本文将围绕随机非线性多智能体系统一致性展开讨论，首先介绍相关的研究背景和意义，然后重点分析当前研究中存在的问题，并提出解决方案，最后展望未来的研究方向。

一、研究背景和意义随机性和非线性是多智能体系统中普遍存在的特性。

多智能体系统是由多个智能体组成的复杂系统，智能体之间通过通信和协作实现个体和整体的目标。

在实际应用中，由于环境的不确定性、智能体之间的异质性、通信信道的有限带宽等因素的影响，多智能体系统往往具有一定的随机性和非线性特性。

研究随机非线性多智能体系统的一致性具有重要的理论意义和实际应用价值。

随机非线性多智能体系统一致性的研究对于提高多智能体系统的稳定性和鲁棒性具有重要意义。

随机因素会带来系统的不确定性，而非线性因素会带来系统的复杂性，对系统的稳定性和鲁棒性提出了更高的要求。

研究如何通过控制策略实现随机非线性多智能体系统的一致性，可以为提高系统的稳定性和鲁棒性提供理论支持。

随机非线性多智能体系统一致性的研究具有重要的理论意义和实际应用价值，对于提高多智能体系统的稳定性和鲁棒性，解决多智能体系统中的协作与调度问题具有重要意义。

二、当前研究存在的问题目前，随机非线性多智能体系统的一致性研究仍然存在一些问题，主要表现在以下几个方面：1. 控制策略设计不够合理。

目前的研究大多采用线性控制策略或者确定性非线性控制策略来实现多智能体系统的一致性，而忽视了系统的随机性和非线性特性。

控制策略设计不够合理，往往无法有效应对系统的随机性和非线性特性。

2. 系统分析方法不够全面。

目前的研究大多采用传统的稳定性分析方法来分析系统的一致性，如Lyapunov稳定性理论、H∞稳定性理论等，而忽视了系统的随机性和非线性特性。

不确定环境下多智能体系统有限时间一致性问题研究

摘要近年来，多智能体系统协调控制已经成为控制领域研究的一个热点，其中多智能体系统的一致性是最为基础和关键的问题。

由于时间、成本等因素，既要求系统能够在一定的时间内达到一致，也需要一致性算法具有较强鲁棒性。

因此，多智能体系统的有限时间一致性是一致性中的重要问题。

由于实际中存在许多不确定因素，本文将研究有时延和噪声的多智能体系统的有限时间一致性问题。

1. 通过采用图论、牵引控制和李雅普诺夫稳定性等知识，研究有时延的多智能体系统有限时间一致性问题。

在研究此问题的过程中，考虑在时变拓扑下带有多个时延的领导-跟随者多智能体系统。

设计出合理的一致性协议，并证明即使不存在以领导者为根节点的生成树，系统仍然能够在有限时间内收敛到一致。

另外，给出当存在以领导者为根节点的生成树时，系统能够在有限时间内达到一致的推论。

同时，也提供停息时间(Settling time)的上限。

2. 通过采用随机系统的李雅普诺夫稳定性理论、图论、牵引控制以及Gronwall 不等式等知识，研究有噪声的多智能体系统的有限时间一致性问题。

在研究此问题的过程中，分别对有领导者和无领导者的两种多智能体系统进行研究。

在研究无领导者系统时，考虑一阶多智能体系统，在研究有领导者的多智能体系统时，分别对一阶多智能体系统和二阶多智能体系统进行研究。

同时，设计出几种合适的控制协议，并给出系统能够在一定的时间内达到一致的充分条件。

另外，在一阶领导-跟随者多智能体系统中，既给出与初始状态有关的随机停息时间(Stochastic settling time)的上限，也给出与初始状态无关的随机停息时间的上限。

总之，本文主要研究不确定性环境下，有时延和噪声的多智能体系统的有限时间一致性问题，给出系统收敛到一致的充分条件，并用数值例子验证结果的正确性和方法的有效性。

关键词：多智能体系统，有限时间一致性，时延，噪声AbstractRecently, coordinated control of multi-agent systems has become a hot topic in the control field. Consensus of multi-agent systems is the most basic and key issues. Due to some factors such as time and cost, systems are required to achieve consensus in a certain time, and the consensus algorithm is also required to have strong robustness. Therefore, the finite-time consensus of multi-agent systems is important in consensus problem. Due to many uncertain factors in practical, this thesis will study the finite-time consensus problem of multi-agent systems with time delay and noises.1. By using graph theory, pinning control and Lyapunov stability, finite-time consensus problem of multi-agent systems with time delay is studied. In the course of studying this problem, leader-follower multi-agent systems with multiple delays under time-varying topologies are considered. And suitable consensus protocols are designed and it is proved whether there is a spanning tree with the leader being the root or not, systems can reach consensus in a certain period of time. In addition, it is given that when there is a spanning tree with the leader as the root, systems can reach consensus in a finite time. At the same time, the upper bound of the settling time is also provided.2. Based on the Lyapunov stability theory of stochastic systems, graph theory, pinning control and Gronwall inequality, finite-time consensus problem of multi-agent systems with noisies is studied. In the process of studying this problem, two kinds of multi-agent systems with leaders and withnot leaders are studied. When studying the leaderless systems, the first-order multi-agent systems are considered. When studying the multi-agent systems with the leader, the first-order multi-agent systems and the second-order multi-agent systems are explored, respectively. At the same time, several suitable control protocols are designed. In addition, the sufficient conditions for the systems to reach finite-time consensus are given and for the first-order leader-follower multi-agent systems, the upper bound of the stochastic settling time that dependent and independent of the initial states are given, respectively.Above all, this thesis mainly studies the finite-time consensus problem of multi-agent systems with time delay and noises under uncertain environments. Some sufficient conditions for the consensus are given. The given numerical examples verify the correctness of results and the effectiveness of methods.Keywords: multi-agent systems, finite-time consensus, time delay, noises目录图录 (VI)第1章绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 本文主要内容及组织结构 (5)1.3.1 本文主要内容 (5)1.3.2 本文组织结构 (6)第2章预备知识 (7)2.1 图论知识 (7)2.2 有限时间稳定性理论 (8)2.3 牵引控制 (11)2.4 必要引理 (12)2.5 本章小结 (13)第3章有时延的多智能体系统有限时间一致性问题 (14)3.1 问题描述 (14)3.2 主要结果 (15)3.3 数值仿真 (17)3.4 本章小结 (22)第4章有噪声的多智能体系统有限时间一致性问题 (23)4.1 有噪声的无领导者多智能体系统有限时间一致性问题 (23)4.1.1 问题描述 (23)4.1.2 主要结果 (24)4.2 有噪声的有领导者多智能体系统有限时间一致性问题 (27)4.2.1 问题描述 (27)4.2.1 主要结果 (28)4.3 数值仿真 (39)4.4 本章小结 (47)第5章总结与展望 (48)5.1 本文总结 (48)5.2 工作展望 (49)参考文献 (50)致谢 (57)攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 (58)图录图1.1本文的组织结构 (6)G (17)图3.1网络图1图3.2领导者和跟随者的运动轨迹图 (18)G (19)图3.3网络图2图3.4领导者和跟随者的运动轨迹图 (19)G (20)图3.5网络图3图3.6领导者和跟随者的运动轨迹图 (20)G (21)图3.7网络图4图3.8领导者和跟随者的运动轨迹图 (21)G (39)图4.1网络结构1G下智能体的状态轨迹图 (40)图4.2在1G下位置状态与初始状态的均值之间的状态误差图 (40)图4.3在1G (41)图4.4网络结构2G下智能体的状态轨迹图 (41)图4.5在2G下位置状态与初始状态的均值之间的状态误差图 (42)图4.6在2图4.7网络结构G (42)3图4.8网络结构G (42)4图4.9网络结构G (43)5G下所有智能体的运动轨迹图 (43)图4.10在3G下所有智能体的运动轨迹图 (44)图4.11在4G下所有智能体的运动轨迹图 (44)图4.12在5G下的所有智能体的运动轨迹图 (45)图4.13在3G下的所有智能体的运动轨迹图 (45)图4.14在4G下的所有智能体的运动轨迹图 (45)图4.15在5G下所有智能体的运动轨迹图 (46)图4.16在3G下所有智能体的运动轨迹图 (46)图4.17在4G下所有智能体的运动轨迹图 (47)图4.18在5第1章绪论1.1 研究背景及意义在自然界中，大多数生物都存在群体行为，例如：鸟类迁徙、鱼群聚集以及蚂蚁协作等等。

多智能体系统一致性问题概述

多智能体系统一致性问题的研究方法
基于模型的方法：通过建立模型来描述多智能体系统的行为和特性基于实验的方法：通过实验来观察和验证多智能体系统的一致性问题基于仿真的方法：通过仿真来模拟多智能体系统的行为和特性基于数据分析的方法：通过对多智能体系统的数据进行分析来研究其一致性问题
设计实验方案：确定实验目的、实验对象、实验条件等
组成：多智能体系统由多个智能体、环境、任务和通信网络组成。
智能体：智能体是具有自主决策和执行能力的实体可以是机器人、无人机、无人车等。
环境：环境是智能体所处的物理或虚拟空间可以是现实世界、虚拟世界或混合世界。
任务：任务是智能体需要完成的目标或需求可以是导航、搜索、救援等。
通信网络：通信网络是智能体之间进行信息交换的媒介可以是有线网络、无线网络或混合网络。
直接交互：智能体之间直接进行信息交换
间接交互：智能体通过第三方进行信息交
换
协同交互：多个智能体共同完成一项任务
竞争交互：多个智能体竞争完成一项任务
合作交互：多个智能体合作完成一项任务
混合交互：智能体之间采用多种交互方式
智能体：具有自主决策和执行能力的实体行为：智能体根据环境信息和自身状态做出的动作或决策决策：智能体根据目标和约束条件选择最优策略或行动方案学习：智能体通过与环境的交互不断学习和改进其行为和决策
一致性问题
解决方案：采用多智能体系统一致性算法提高机器人协作效率和稳定
性
结论与展望
多智能体系统一致性问题的研究现状
存在的问题和挑战
研究成果和创新点
未来研究方向和展望
智能体系统的统一性研究：如何实现不同智能体系统之间的统一和协调

基于强化学习的数据驱动多智能体系统最优一致性综述

收稿日期：2020−11−18；修回日期：2020−12−03 通信作者：李金娜，lijinna_721@ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（No.61673280，No.62073158）；辽宁省重点领域联合开放基金资助项目（No.2019-KF-03-06）；辽宁石油化工大学研究基金资助项目（No.2018XJJ-005） Foundation Items: The National Natural Science Foundation of China (No.61673280, No.62073158), The Open Project of Key Field Alliance of Liaoning Province (No.2019-KF-03-06), The Project of Liaoning Shihua University (No.2018XJJ-005)
需要注意的是，参考文献[41-44]提出的利用强化学习算法解决多智能体系统最优一致性的方法要求系统模型已知或者部分已知，并使用策略学习方法求解最优一致性协议。随着数字传感器技术的迅速发展和广泛应用，人们可以采集到大量承载系统信息的数据。人们希望利用这些数据开发数据驱动的最优控制协议。数据驱动技术已经被广泛应用于解决单智能体系统的最优控制问题[45-47]，与策略强化学习（on-policy RL）相比，非策略强化学习（off-policy RL）中引进了行为策略和目标策略，通过行为策略来生成系统的数据，在丰富数据挖掘的同时更新目标策略，以寻找最优策略。非策略强化学习算法克服了策略强化学习算法在应用中产生的两个缺点：一是数据只能由一种特定的方法生成，导致数据挖掘能力非常有限；二是为了充分激励系统，在目标策略中加入探测噪声，使贝尔曼方程的解产生偏差。非策略强化学习是一种更实用、更有效的处理最优控制问题的技术。随着数据处理技术和人工智能技术的深入发展，数据驱动的强化学习技术也越来越多地被应用到多智能体的最优一致性问题中。

多智能体系统一致性迭代学习控制方法研究

多智能体系统一致性迭代学习控制方法研究多智能体系统一致性迭代学习控制方法研究1.引言随着人工智能的发展和应用范围的扩大，多智能体系统的研究变得越来越重要。

多智能体系统由多个智能体组成，智能体之间相互协作，共同完成任务。

在许多重要的领域，如交通系统、机器人控制和通信网络等，多智能体系统起着不可替代的作用。

其中，多智能体系统的一致性问题一直是研究的热点之一。

本文将介绍一种基于迭代学习的控制方法，用于解决多智能体系统的一致性问题。

2.相关工作在多智能体系统中，实现智能体之间的一致性是一项具有挑战性的任务。

过去的研究主要集中在传统的控制方法，如PID控制、模糊控制和最优控制等。

然而，这些方法往往只考虑了局部信息，无法全局优化，导致系统的一致性难以实现。

为了解决这个问题，近年来，研究者们开始关注迭代学习方法的应用。

3.系统建模在开始介绍迭代学习控制方法之前，首先需要对多智能体系统进行建模。

假设有N个智能体组成的多智能体系统，每个智能体i的动态方程可以表示为：\[ \dot{x}_i = f_i(x_i) + \sum_{j=1}^N g_{ij}(x_i, x_j) \]其中\( \dot{x}_i \)是智能体i的状态变量的导数，\( f_i(x_i) \)表示内部动态，\( g_{ij}(x_i, x_j) \)表示与其他智能体i和j之间的交互作用。

目标是找到一种控制策略，使得多智能体系统达到一致。

4.迭代学习控制方法迭代学习是一种通过不断迭代来逼近最优解的方法。

在多智能体系统中，迭代学习控制方法的基本思想是每个智能体根据其与邻居之间的误差来更新自身的控制策略，通过多轮迭代逐渐达到一致。

首先，每个智能体i需要考虑到与其他智能体之间的误差，即\[ e_i(t) = \frac{1}{N} \sum_{j=1}^N (x_j(t) - x_i(t)) \]然后，智能体i可以利用误差项来更新其控制策略，即\[ u_i(t+1) = u_i(t) + \Delta t \cdot K_i \cdot e_i(t) \]其中\( u_i(t) \)表示智能体i的控制策略，\( K_i \)是可调参数，用于控制收敛速度，\( \Delta t \)是采样间隔。

存在执行器饱和的多智能体系统一致性问题

( ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎꎬＳｈｅｎｙａｎｇＡｅｒｏｓｐａｃｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＳｈｅｎｙａｎｇ１１０１３６ꎬＣｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ: Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒꎬｔｈｅｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙｐｒｏｂｌｅｍｏｆｍｕｌｔｉ￣ａｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍｕｎｄｅｒａｃｔｕａｔｏｒｓａｔｕｒａｔｉｏｎｉｓｓｔｕｄ￣
科学基金( 项目编号:６１６０２３２１)
作者简介: 关威(１９８０－ ) ꎬ男ꎬ辽宁沈阳人ꎬ副教授ꎬ主要研究方向:受限系统、容错控制、非线性控制ꎬＥ￣ｍａｉｌ:ｇｕａｎｗｅｉｈａｈａ＠１６３ｃｏｍ
沈阳航空航天大学学报
３８
多智能体系统中的核心问题之一就是一致
跟随者的动态方程为
ｘ̇ ｉ ( ｔ) ＝Ａｘｉ ( ｔ) ＋Ｂσ( ｕｉ ( ｔ) )
ｙｉ ( ｔ) ＝Ｃｘｉ ( ｔ)
(１)
(２)
式中ꎬｘ０ ∈Ｒｎ ꎬｙ０ ∈Ｒｐ代表领航者的状态向量和
输出向量ꎻｘｉ ∈Ｒｎ ꎬｙｉ ∈Ｒｐ ꎬσ( ｕｉ ( ｔ) ) ∈Ｒｍ ( ｉ＝
近年来ꎬ随着控制理论的快速发展ꎬ人们对
对多智能体系统的研究越来越重视ꎬ相对于单
单个系统的控制研究越来越成熟ꎬ自适应控制、
系统ꎬ多智能体系统在目标维度比较高且比较
神经网络技术、事件触发控制技术、切换控制技
复杂时ꎬ其优势就逐渐得以体现ꎬ其应用也非常
术以及最优控制等许多高效先进的控制技术越
广泛ꎬ多智能体系统在无人机编队、高空卫星编

信息科学与工程
文章编号: ２０９５－１２４８(２０２０)０１－００３７－０６

不确定非线性多智能体系统一致性和包含问题研究

不确定非线性多智能体系统一致性和包含问题研究近二十年来,多智能体系统及其分布式控制得到了极大的关注,现已广泛应用于无人机编队、移动传感器网络、智能电网等领域。

一致性是多智能体系统(分布式)控制的基本问题,它意味着所有智能体状态趋同。

一致性问题分为无领导一致性和有领导一致性,当多个领导者存在时,相应的一致性问题又称为包含问题。

一方面,实际系统几乎都是非线性系统,通过线性化等方法得到的线性系统模型只能反映非线性系统的局部和部分特性。

另一方面,由于对实际系统及其所处环境的机理认识不足、测量工具精度不够等,导致不能对实际系统精确建模,故而在所获得的系统模型中不可避免地存在各种不确定性/未知性和干扰。

非线性、不确定性/未知性和干扰对现有多智能体系统控制理论与方法形成很大挑战的同时,也不断推动新理论新方法的出现。

本文研究了多类不确定非线性多智能体系统的一致性和包含问题。

不确定性类型主要包括未知控制系数、未知参数、未知非线性项、未知输入干扰、随机噪声等,这使得本文所研究的问题具有较大的难度,特别是反馈补偿机制的确立和闭环系统性能的分析。

针对几类典型不确定非线性多智能体系统,本文通过综合运用时变方法、滑模方法、自适应方法,给出了分布式时变一致性协议、分布式时变包含协议、分布式自适应协议,实现了系统的一致性和包含、有限时间一致性和包含。

本文主要研究内容包括以下四个方面:一、不确定非线性多智能体系统的领导-跟随一致性本部分(第三章)研究了一类不确定非线性多智能体系统的领导-跟随一致性问题。

不确定性体现在非线性项具有未知时变的增长率、控制系数具有严重的未知性、输入干扰具有未知的上界,这些未知性和时变性使得已有文献中的补偿策略不再适用。

为补偿这些未知性和时变性,本部分发展了时变反馈补偿策略,实现了系统的领导-跟随一致性。

该策略的核心思想是在分布式协议中引入一个随时间增加到无穷大的纯时间函数使得随着时间的增加,这些未知性和时变性能够得到补偿。

多智能体系统一致性问题概述.

j 1
图的Laplacian矩阵：
L DA
图论基础
1 2
4
0 1 A 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0
1 0 D 0 0 0 2 0 0 0 0 1 0
3
0 0 0 2
1 1 0 1 2 1 L 1 0 1 1 0 1
1 有向拓扑无向拓扑
3 2 6 1
5 2
3
5
3
5
6
1
2 6
1
0
1
切换拓扑
2
n
一致性问题的设计
•
信息拓扑结构（可设计）
•
控制协议
线性、非线性同步、异步
控制协议设计
通用一致性协议： ui Kxi Wij ( x j xi )
jNi
ui K1 xi K2 wij ( x j xi )
jNi
(4)
判据：固定无向连通拓扑结构情况下，
1 n xi (t ) xi (0) n i 1
xi Axi Bui
高阶系统模型：
0 1 0 A ,B 0 0 1
A Rnn , B Rnm
高阶
一致性问题的建模
•
智能体动态模型
•
信息拓扑结构
有向、无向固定、时变
图论基础
智能体顶点
通信
边
多智能体网络
有向图
图论基础
有向加权图或有向图：
t
无向连通图或强连通平衡图时，实现平均一致性：
1 n lim xi (t ) xi (0) t n i 1
一阶一致性
（2）离散时间系统

《2024年基于诱导航线的多智能体一致性控制方法研究》范文

《基于诱导航线的多智能体一致性控制方法研究》篇一一、引言随着科技的发展，多智能体系统在许多领域的应用日益广泛，如无人驾驶、机器人协作等。

在这些应用中，多智能体一致性控制方法对于实现系统的稳定运行和高效协同至关重要。

而基于诱导航线的多智能体一致性控制方法作为一种重要的控制策略，对于提升多智能体系统的协同性能具有重要价值。

本文旨在研究基于诱导航线的多智能体一致性控制方法，探讨其原理、应用及未来发展方向。

二、多智能体系统概述多智能体系统是由多个智能体组成的分布式系统，具有自主性、协同性和可扩展性等特点。

在多智能体系统中，每个智能体都具有一定的感知、决策和执行能力，能够与其他智能体进行信息交互和协同工作。

基于诱导航线的多智能体一致性控制方法是一种重要的协同控制策略，通过为每个智能体提供诱导航线信息，引导其与其他智能体保持一致的行为。

三、诱导航线的基本原理诱导航线是一种为智能体提供行为引导的路径信息。

在多智能体系统中，每个智能体根据自身的状态和目标，以及与其他智能体的交互信息，计算出一个诱导航线。

这个诱导航线可以作为智能体的行为指导，使其在运动过程中与其他智能体保持一致。

诱导航线的计算需要考虑多种因素，如智能体的运动能力、环境约束、其他智能体的位置和速度等。

四、基于诱导航线的多智能体一致性控制方法基于诱导航线的多智能体一致性控制方法主要包括以下步骤：首先，为每个智能体计算诱导航线；其次，根据诱导航线和实际环境信息，为每个智能体制定合适的控制策略；最后，通过信息交互和协同工作，使每个智能体的行为与其他智能体保持一致。

该方法的关键在于如何合理地计算诱导航线和控制策略，以及如何实现智能体之间的信息交互和协同工作。

五、方法应用及实验分析基于诱导航线的多智能体一致性控制方法在无人驾驶、机器人协作等领域具有广泛的应用前景。

例如，在无人驾驶领域，可以通过为每辆汽车计算诱导航线，实现车辆之间的协同驾驶和交通流优化；在机器人协作领域，可以通过为机器人计算诱导航线，实现机器人之间的协同搬运和操作任务。

不确定通信下多智能体系统的一致性的开题报告

不确定通信下多智能体系统的一致性的开题报告
一致性是多智能体系统设计和控制中的核心问题，因为一个系统的
失去一致性将导致不可预测的行为，并可能导致系统崩溃。

在多智能体
系统中，通信是实现一致性的关键因素，因为多个智能体之间需要进行
信息共享和协作才能达到共同的目标。

然而，在实际应用中，通信可能会出现错误、丢失或延迟，因此可
能导致一致性问题。

这些问题可能严重影响系统的效率和正确性。

因此，今天的多智能体系统面临着对一致性问题的挑战，这是一个很重要的研
究方向。

在这个开题报告中，我们将研究开发一种可靠的通信机制，以确保
多智能体系统的一致性。

特别是，我们将考虑下列方面：
1.多智能体系统的一致性问题的定义和表述；
2.一些常见的通信错误类型，例如：信息丢失、延迟等；
3.现有的一致性保障方法的总结和评估；
4.开发可靠通信机制的基本原理和设计方法；
5.通过模拟和实现试验，对所提出的算法的效能进行检测和验证。

最后，通过对多智能体系统一致性问题的研究和解决方案的开发，
我们将为实现高效、可靠的多智能体协作奠定基础。