多智能体系统一致性问题概述

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多智能体一致性基础

1.引言：
近几年来，随着计算机技术、网络技术和通信技术的飞速发展，人们对于基于网络的多智能体系统的交互和协调控制的研究越来越多。特别是，多智能体系统在无人驾驶飞行器的编队控制、分布式传感器网络、卫星的姿态控制、分布式计算以及通讯网络的拥塞控制等各个领域的广泛应用，推动着多智能体系统建模与分析的研究逐步深入。而在对多智能体系统的深入研究中，一致性问题也得到了迅速的发展。从最初的Reynolds提出的模仿动物集结的计算机模型到后来的Olfati-Saber和Murry系统提出和解决了多智能体网络系统的一致性协议的理想框架，一致性问题已经得到了丰硕的成果。

i i
jN i
由于 x
j
xi j i ，对所有 i, j
成立，定义下面的李氏函数： 2 V ( ) （16）
于是，可以得到：
V ( ) 2i 1 jN iij ( j i ) ( i , j )E iij ( j i ) j ji ( i j ) ( i , j ) ( j i )ij ( j i ) 0
i
3.2.有时滞的线性一致性协议：定理2：假定一连通图的每个节点 xi 都能够在固定的通讯时延 0 后接收到其邻居节点 x j 的信息，并且满足下面的线性协议： ui (t ) ( x j (t ) xi (t )) （10） jN 于是，所有节点的状态值是下面时滞微分方程的解： x Lx (t ), x(0) R n （11）另外，图的所有节点都全局渐进地达到平均一致性，当且仅当下面两个等价条件中任意一个满足的时候：
4.动态图与非线性协议
机器人、太空飞行器的姿态调整是一致性问题的特殊案例，对于这些物理系统，假定它们的姿态可以无限地变化是不可能的，也就是说它们的输入扭矩是有界的。这就要求一致性协议的发展来保证所以节点的输入仍保持有界，这自然地导致了非线性一致性协议的设计与分析。首先介绍一下通常用来分析非线性一致性协议的工具—动态图的概念：令G {V, E}表示一个图，其中 V {v1 , , vn } 表示n个节点的集合，它的边集合为E。而一个动态图则表示为 G {V, E, }，这是图中的元素 ij : R R是与图的 G与边作用函数相结合的图。边 eij (vi , v j ) E 相关联的。现假定 ( x) 满足下面的特性：

多智能体系统分布式一致性算法研究现状

ＬＯＮＧＨｕｉ，ＦＡＮＸｉａｏｐｉｎｇ，ＬＩＵＳｈａｏｑｉａｎｇ．Ｒｅｖｉｅｗｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｏｎｓｅｎｓｕｓｐｒｏｂｌｅｍｉｎｍｕｌｔｉ－ａｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ
ｌ引言
由于多智能体系统在众多领域的广泛应用，近年来多智能体的分布式协调问题吸引了大量学者的关注。这类问题的共同点是通过设计适当的协调控制率或一致性协议，使得网络中单个智能体的某些量趋于相同的值，又称为一致性问题。一致性问题的研究在计算机科学领域中，尤其是分布式计算有着悠久的历史，近年来又在自动控制、信号处理中掀起了研究热潮。与单个智能体系统相比，多智能体系统有很多优点，如能改善系统的灵活性，提
摘
要：综述了多智能体系统分布式一致性问题的研究现状。从理论层面介绍了一致性问题的几种常见定义及与归纳了近年来几种一致性协议及其理论分析结果；分析和阐述了一致性问题的主要应用领域的进
展。展望了未来的研究方向。
关键词：一致性算法；多智能体系统；分布式控制
文献标志码：Ａ中图分类号：ＴＰ３０１ｄｏｉ：１０．３７７８￣．ｉｓｓｎ．１００２．８３３１．１２０８ — ０４０１

多智能体系统事件触发固定时间最优一致性

多智能体系统事件触发固定时间最优一致性
甘勤涛;李瑞鸿;茹怡珊
【期刊名称】《陆军工程大学学报》
【年(卷),期】2024(3)2
【摘要】针对多智能体系统(multi-agent systems,MASs)固定时间最优领导-跟随一致性问题,基于性能优化目标,设计了一种基于事件触发机制的最优控制策略,兼顾固定时间最优一致性控制目标和有限的系统通信计算资源。

为了近似求解Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程获得最优值函数的表达式,提出一种仅包含Critic神经网络结构的自适应动态规划(adaptive dynamic programming,ADP)在线学习算法,结合梯度下降法和经验重放方法,利用历史记录数据和当前数据更新神经网络权重向量近似最优值函数及其梯度。

采用基于无人地面车辆的无人集群系统验证了该方法的可行性。

【总页数】11页(P28-38)
【作者】甘勤涛;李瑞鸿;茹怡珊
【作者单位】陆军工程大学石家庄校区
【正文语种】中文
【中图分类】O232
【相关文献】
1.事件触发下多智能体系统固定时间二分一致性
2.事件触发控制下具有时滞和干扰的多智能体系统固定时间二部一致性
3.基于事件触发二阶多智能体系统的固定时
间比例一致性4.切换拓扑下动态事件触发多智能体系统固定时间一致性5.动态事件触发下多智能体系统固定时间一致性
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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
2020/5/1
16
二阶一致性协议
n
ui aij (xi x j ) (vi v j ) j 1 0 ：控制增益

多智能体系统一致性问题概述

理论日臻完善阶段：逐渐探索并完善了一致性理论在有向/无向通信网络、固定/动态拓扑、时滞系统、信息不确定以及异步通信中的相关问题，已形成了相对完善的系统理论

第三阶段
（2004-）
一致性理论研究的三个阶段
一致性协议
图论基础
图论是一致性问题分析的重要工具。对于一个多智能体系统，很自然的会想到用图论来表示智能体之间信息交换的过程。下面是在一致性问题研究中要用到的图论知识的总结。
一致性协议
矩阵论基础
下图是含有七个节点的有向图，并给出了其相应的邻接矩阵A 和拉普拉斯矩阵L 。
一致性问题的数学模型
一致性协议
则称多智能体系统实现一致性。
一致性协议
一阶一致性
在早期关于一致性问题的研究中，绝大多数研究工作针对智能体为一阶智能体的情形，分析不同网络拓扑结构下实现一致性需要满足的条件和一致性实现时的收敛值。
生物群体机制模拟阶段:主要模拟自然界群体一致性现象以 Boid 模型和 Vicsek 模型为代表
第一阶段 (1987-1995)
理论探索研究阶第二阶段段：Jadbabaie (1995-2004) 等人对Vicsek 模型的一致性行为给出了理论证明，开辟了多智能体一致性理论研究的探索之路。
协同决策
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
耦合振子
Oscillators)系统同步问题可以简化为研究相位变化问题。相关文献中分析了非线性耦合振

多智能体

分布式计算是一门计算机科学，一种计算方法，和集中式计算是相对的。

它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。

这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。

分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence），简称DAI，它是人工智能和分布式计算相结合的产物。

DAI的提出，适应了设计并建立大型复杂智能系统以及计算机支持协同工作（CSCW）的需要。

目前，DAI的研究大约可划分为两个基本范畴：一是分布式问题求解（Distributed Problem Solving，DPS）；另一个是关于多智能体系统（Multi Agent System，MAS）实现技术的研究。

分布式问题求解：往往针对待解决的总问题，将其分解为若干子任务，并为每个子任务设计一个问题求解的子系统。

这里，首先需要智能地确定一个分配策略：如何把总工作任务在一群模块（Module）或者节点（Node）之间进行子任务分配；其次需要智能地确定一个工作任务协同的策略：要在基于分散、松耦合知识源的基础上，实现对问题的合作求解。

这里所谓“分散”的概念是指任务的控制操作和可利用的信息都是分布的，没有全局控制和全局数据；知识源分布在不同的处理节点上，数据、信息、知识和问题的答案可以按照某种规则予以共享。

（松耦合系统通常是基于消息的系统，此时客户端和远程服务并不知道对方是如何实现的。

客户端和服务之间的通讯由消息的架构支配。

只要消息符合协商的架构，则客户端或服务的实现就可以根据需要进行更改，而不必担心会破坏对方。

）(3)主动性(Proactive):对于外界环境的改变，智能体能主动采取活动的能力。

(4)社会性(Social ) : 智能体具有与其它智能体或人进行合作的能力，不同的智能体可根据各自的意图与其它智能体进行交互，以达到解决问题的目的。

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。

多智能体系统的有限时间与固定时间一致性

多智能体系统的有限时间与固定时间一致性作者：邵劭胡元发刘小洋黄军伟
来源：《南京信息工程大学学报（自然科学版）》2019年第04期
摘要：本文利用非连续的控制协议，研究了多智能体系统的有限时间一致性与固定时间一致性问题.基于集值映射、微分包含以及Lyapunov稳定性理论，在统一的框架下，给出了多智能体系统达到有限时间一致性和固定时间一致性的判别准则.通过数值仿真，验证了所給协议的有效性.
关键词：多智能体系统;固定时间;有限时间;平均一致性。

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。

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。

高阶多智能体一致性研究问题

······························装·················订·················线······························摘要高阶多智能体一致性调整属于系统设计环节，通过一致性调整可以使系统的性能得到改善，从而使系统满足期望的性能指标。

本文主要研究线性定常系统的运动控制一致性调整方法，包括运动控制超前一致性调整、运动控制滞后一致性调整和运动控制滞后超前一致性调整。

本文首先回顾了系统的时域性能指标和频域性能指标以及系统的一致性调整方式，然后分别讨论了系统一致性调整的根轨迹法和频率特性法。

针对两种方法，分别给出了高阶多智能体超前一致性调整、滞后一致性调整，滞后超前一致性调整的理论依据、适用范围、一致性调整步骤和相应的算法流程图，并针对各个一致性调整方法编写了相应的MATLAB仿真程序，同时利用MATLAB的图形用户界面设计功能对高阶多智能体一致性调整进行了可视化界面设计，为每种一致性调整方法设计了对应的GUI界面。

几类复杂网络的同步及一致性研究

二、复杂网络同步控制
复杂网络的同步控制是另一个重要的研究方向。同步是指多个个体在一定的耦合条件下，它们的动态行为能够达到完全一致的状态。在复杂网络中，同步现象普遍存在，如神经网络的同步放电、电力网络的同步振荡等。
对于复杂网络的同步控制，研究者们提出了多种方法。其中，基于Lyapunov 函数的方法是最常用的方法之一。该方法通过构造一个合适的Lyapunov函数，并利用其对时间的导数来衡量系统的同步状态。此外，基于图论的方法、基于优化理论的方法等也被广泛应用于复杂网络同步控制的研究。
3、社交网络
社交网络是指由人与人之间的社交关系构成的复杂网络。这类网络的同步和一致性研究需要考虑个体行为和群体行为对网络整体的影响。社交网络的优点是具有较强的社会性和人类行为特点，但同时也可能因为个体行为的多样性导致系统难以预测。
4、时间序列网络
Байду номын сангаас
时间序列网络是指由时间序列数据构建的网络。这类网络的同步和一致性研究需要借助数据分析和复杂网络理论，识别网络中的时序数据和拓扑结构。时间序列网络的优点是具有较强的时序性和动态性，但同时也可能因为数据质量和分析方法的选择对结果产生影响。
第一部分：复杂网络同步及一致性原理
同步是指网络中所有节点在时间上达到一致的状态，即节点状态随时间变化的过程相互重合。一致性则是指网络中所有节点最终达到相同的状态，但不一定要求时间上的一致性。复杂网络同步和一致性的研究主要涉及网络拓扑结构、节点动力学和耦合函数等方面。根据网络拓扑结构和节点动力学特点，可以将复杂网络同步和一致性分为线性一致性和非线性一致性。
我们的研究将为复杂多智能体网络的同步一致性提供一种新的控制方法。我们相信，通过我们的研究，人们将更好地理解多智能体网络的动态行为，从而为未来的研究和应用提供有价值的参考。

多智能体系统一致性问题概述ppt课件

n
其中， deg(vi ) ， aij j 1
图的Laplacian矩阵：
L D A
图论基础
1
2
4
3
0 1 0 0
A 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0
1 0 0 0
1 1 0 0
D 0 2 0 0 L 1 2 1 0
0 0 1 0
1 0 1 0
0 0 0 2
1 0 1 2
图论基础
3 2
1
0
5
3
2 6
5 6
3 2
1
1
1
2 n
切换拓扑
5 6
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 (xj xi ) jNi ui K1xi K2 wij (xj xi ) jNi 设计 K1 ，得到期望的动态设计 K2 ，可以达到状态一致和一定的收敛速度。
多智能体一致性问题概述
多智能体协作的动机一致性问题的描述图论基础一致性问题的建模、通信拓扑、协议设计
一阶、二阶、高阶多智能体系统一致性
鱼群的群体协调性
多智能体协作的动机
鱼群迁徙集体觅食躲避天敌
多智能体协作的动机
候鸟迁徙集体扑食吓跑敌人
鸟群的群体协调性
多智能体协作的动机
焊装机器人协同工作
密度较大噪声较小有序运动
一致性问题的建模
• 智能体动态模型
线性、非线性连续、离散低阶、高阶时变、时不变同构、异构
• 信息拓扑结构建模
智能体动态模型
线性系统模型： xi Axi Bui 非线性系统模型： xi f (xi ,ui )

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。

多智能体协同控制中的一致性问题研究

多智能体协同控制中的一致性问题研究多智能体协同控制是指多个独立智能体通过合作实现一定的任务或目标的过程，它在现代控制领域中越来越受到重视。

在这个领域中，一个关键的问题是如何保持多个智能体之间的一致性，以确保整个系统的稳定性和高效性。

本文将探讨多智能体协同控制中的一致性问题，并介绍一些现有的解决方案。

一、多智能体协同控制中的一致性问题在多智能体协同控制中，一致性问题指的是如何使多个智能体在执行任务时保持相同的行为状态或目标状态。

这是多智能体协同控制中一个非常重要的问题，因为如果智能体之间没有一致性，整个系统就会变得混乱不堪，很难完成任务。

一般来说，多智能体协同控制中的一致性问题分为两种情况：一种是控制策略相同但初始条件不同，另一种是控制策略不同。

对于第一种情况，可以通过设定统一的控制策略，并采用一些基于协同控制的方法来保持多个智能体之间的一致性；对于第二种情况，需要寻找一种自适应的控制策略，以适应智能体之间的异质性。

无论哪种情况，都需要通过一定的手段来保证多个智能体之间的协同和一致性。

二、现有的一些解决方案1. 基于一致性协议的方法一致性协议是多智能体协同控制中最常用的一种方法。

在这种方法中，所有智能体都会收到相同的控制指令，并且根据这些指令实现相同的行为或目标。

通过这种方式，可以保持多个智能体之间的一致性，并且有效地减少系统中的不确定性。

2. 基于集合控制的方法集合控制是一种基于自适应控制的方法，可以应对智能体之间的异质性。

这种方法可以将多个智能体看作一个集合，通过对整个集合进行控制来实现协同和一致性。

这种方法需要对智能体之间的差异进行建模，并根据这些差异来调整控制策略，从而实现更好的协同效果。

3. 基于模型预测控制的方法模型预测控制是一种非常先进的控制方法，可以应用到多智能体协同控制中。

在这种方法中，智能体会根据当前的环境和自身状态，预测未来的行为，并采取相应的控制策略。

这种方法可以适应复杂的环境和各种不确定性，因此在多智能体协同控制中也有很好的适用性。