多智能体系统一致性问题概述.
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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
xi (k 1) xi (k ) ui (k )
(3)
一致性协议:
ui aij ( x j (k ) xi (k ))
焊装机器人协同工作
机器人足球
工程应用
多智能体协作的动机
社会生活
交通控制 企业行为 供电控制
多智能体协作的动机
智能体特点:
• • • 信息处理和执行能力有限 传感和通信能力有限 分布式
一致性问题的描述
一致性问题是多智能体系统协作控制中的典型
问题之一,实际上也是根本性问题。
• 一致性问题 • • 聚集问题 同步现象 集群运动
一致性问题的描述
Boid模型:
一致性问题的描述
Vicsek模型:
xi (k 1) 1 ( xi (k ) x j (k )) xi (k ) 1 ni (k ) jNi ( k )
r
智能体i的邻居
智能体i
一致性问题的描述
Vicsek模型:
xi (k 1) 1 ( xi (k ) x j (k )) xi (k ) 1 ni (k ) jNi ( k )
3 4 5 6 1
G (V , E, A)
V (v1 , v2 ,..., vn ) :代表图的n个顶点; E V V :由节点对组成的边集合;
2
eij (vi , v j ) E :如果存在从第i个顶点到第j个顶点的信 息流,则该节点对有连边; A :邻接矩阵,表示节点与边的关系。
密度较大 噪声较小 有序运动
一致性问题的建模
线性、非线性 连续、离散
•
智能体动态模型
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 )
连续时间模型:
离散时间模型: 时变系统模型:
xi Axi Bui
jNi
设计 K1 ,得到期望的动态 设计 K 2 ,可以达到状态一致和一定的收敛速度。
一阶一致性
(1)连续时间系统
一阶数学模型 :
xi ui
一致性协议:
i 1,..., n
(1)
判据:
ui aij ( x j xi )
jNi
(2)
存在有向生成树 共同状态:
lim xi .. n ( L)
图论基础
vi vi
vk1 vk2
vk1 vk2
vkl
vj
vkl
vj
连通图
强连通图
任意2个不同的结点间都存在 1条有向路径
任意2个不同的结点间都存在 1条路径
图论基础
1 2 4 5 3 6
有向生成树
信息拓扑结构
4 3 2 6 1 5 2 6 3 4 5
多智能体系统一致性问题概述
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
多智能体协作的动机
鱼群的群体协调性
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
图论基础
4 3 5
顶点集合:
V (1, 2,3, 4,5,6)
2 6
1
边集合:
E {(1, 2),(2,3),(3, 4),(3,6),(4,5),(4,6)}
顶点 vi 的邻居集
Ni {v j | (vi , v j ) E}
图论基础
邻接矩阵:
4
A [aij ]
nn
2
xi (k 1) Axi (k ) Bui (k ) xi A(t ) xi B(t )ui
时不变系统模型: xi Axi Bui
智能体动态模型
同构系统模型: 异构系统模型: 低阶系统模型:
xi Axi Bui
xi Ai xi Biui
一阶
二阶
A 0, B 1
3 6
5
1, (vi , v j ) E aij 0, 其他
加权邻接矩阵:
1
wij ,(vi , v j ) E aij 其他 0,
图论基础
度矩阵:
D diag (deg(v1 ),deg(v2 ),...,deg(vn )}
n
其中, deg(vi ) aij ,
0 0 0 2
图论基础
Laplacian矩阵的部分性质 :
0是Laplacian矩阵的特征值,1=[1,1,…,1]T为属于特
征值0的右特征向量;
假定有向图 G 的阶数为 n ,Laplacian矩阵为 L ,如
果 G 是强连通的,那么有
rank ( L) n 1
如果 G 是连通的且对称,那么 L 是对称的、半正定 的,并且所有的特征值都是实数且非负,可以写成
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
xi (k 1) xi (k ) ui (k )
(3)
一致性协议:
ui aij ( x j (k ) xi (k ))
焊装机器人协同工作
机器人足球
工程应用
多智能体协作的动机
社会生活
交通控制 企业行为 供电控制
多智能体协作的动机
智能体特点:
• • • 信息处理和执行能力有限 传感和通信能力有限 分布式
一致性问题的描述
一致性问题是多智能体系统协作控制中的典型
问题之一,实际上也是根本性问题。
• 一致性问题 • • 聚集问题 同步现象 集群运动
一致性问题的描述
Boid模型:
一致性问题的描述
Vicsek模型:
xi (k 1) 1 ( xi (k ) x j (k )) xi (k ) 1 ni (k ) jNi ( k )
r
智能体i的邻居
智能体i
一致性问题的描述
Vicsek模型:
xi (k 1) 1 ( xi (k ) x j (k )) xi (k ) 1 ni (k ) jNi ( k )
3 4 5 6 1
G (V , E, A)
V (v1 , v2 ,..., vn ) :代表图的n个顶点; E V V :由节点对组成的边集合;
2
eij (vi , v j ) E :如果存在从第i个顶点到第j个顶点的信 息流,则该节点对有连边; A :邻接矩阵,表示节点与边的关系。
密度较大 噪声较小 有序运动
一致性问题的建模
线性、非线性 连续、离散
•
智能体动态模型
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 )
连续时间模型:
离散时间模型: 时变系统模型:
xi Axi Bui
jNi
设计 K1 ,得到期望的动态 设计 K 2 ,可以达到状态一致和一定的收敛速度。
一阶一致性
(1)连续时间系统
一阶数学模型 :
xi ui
一致性协议:
i 1,..., n
(1)
判据:
ui aij ( x j xi )
jNi
(2)
存在有向生成树 共同状态:
lim xi .. n ( L)
图论基础
vi vi
vk1 vk2
vk1 vk2
vkl
vj
vkl
vj
连通图
强连通图
任意2个不同的结点间都存在 1条有向路径
任意2个不同的结点间都存在 1条路径
图论基础
1 2 4 5 3 6
有向生成树
信息拓扑结构
4 3 2 6 1 5 2 6 3 4 5
多智能体系统一致性问题概述
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
多智能体协作的动机
鱼群的群体协调性
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
图论基础
4 3 5
顶点集合:
V (1, 2,3, 4,5,6)
2 6
1
边集合:
E {(1, 2),(2,3),(3, 4),(3,6),(4,5),(4,6)}
顶点 vi 的邻居集
Ni {v j | (vi , v j ) E}
图论基础
邻接矩阵:
4
A [aij ]
nn
2
xi (k 1) Axi (k ) Bui (k ) xi A(t ) xi B(t )ui
时不变系统模型: xi Axi Bui
智能体动态模型
同构系统模型: 异构系统模型: 低阶系统模型:
xi Axi Bui
xi Ai xi Biui
一阶
二阶
A 0, B 1
3 6
5
1, (vi , v j ) E aij 0, 其他
加权邻接矩阵:
1
wij ,(vi , v j ) E aij 其他 0,
图论基础
度矩阵:
D diag (deg(v1 ),deg(v2 ),...,deg(vn )}
n
其中, deg(vi ) aij ,
0 0 0 2
图论基础
Laplacian矩阵的部分性质 :
0是Laplacian矩阵的特征值,1=[1,1,…,1]T为属于特
征值0的右特征向量;
假定有向图 G 的阶数为 n ,Laplacian矩阵为 L ,如
果 G 是强连通的,那么有
rank ( L) n 1
如果 G 是连通的且对称,那么 L 是对称的、半正定 的,并且所有的特征值都是实数且非负,可以写成