事件触发机制下的多智能体领导跟随一致性

研究了一类具有动态领导者的一阶多智能体系统的一致性问题。基于事件触发机制给出两种一致性协议,即集中式触发控制协议和分散式触发控制协议。利用李雅普诺夫稳定性理论和模型转化方法分别给出多智能体系统在两种协议作用下达到领导跟随一致的充分条件。同时,理论计算表明,系统在两种控制协议下均不存在Zeno行为。实例仿真结果验证了理论方案的有效性。     

基于事件触发机制的多智能体网络平均一致性研究

文章研究了事件触发机制下具有固定和切换拓扑结构的多智能体网络的平均一致性问题。为了有效降低多智能体一致性控制协议的更新次数,文章提出了仅依赖于各智能体及其邻居节点信息的分布式事件触发机制。为了使多智能体网络渐近收敛至初始平均状态,文章提出了基于事件触发机制的多智能体平均一致性协议。然后,文章建立了事件触发机制下的闭环系统模型,并分别获得了固定和切换拓扑结构下多智能体网络平均一致收敛的充分条件。仿真表明,基于事件触发机制的平均一致性协议保证了多智能体网络的平均一致性,并且分布式事件触发机制有效降低了多智能体一致性协议更新次数。     

网络攻击下多智能体系统动态事件触发一致性

研究网络攻击下一般线性多智能体系统的动态事件触发一致性问题.考虑多智能体系统在受到网络攻击后,被攻击节点的状态会改变,导致与其相应的连接无法工作,设计修复策略恢复被攻击节点及其相应的连接,给出网络攻击下分布式事件触发控制协议.在静态事件触发机制基础上,通过引入动态阈值参数,提出动态事件触发机制.进一步,利用图论、线性矩阵不等式和李雅普诺夫函数方法,给出网络攻击下实现多智能体系统一致性的充分条件,并证明在所提出的动态事件触发条件下,能够有效避免芝诺行为.最后,通过仿真例子来验证理论结果的有效性.     

切换拓扑下多自主体系统的事件触发一致性控制

本文针对一阶非线性多自主体系统,考察了切换拓扑下的事件触发一致性控制问题.当切换拓扑子图的并图包含有向生成树时,基于一阶保持器提出了一种分布式事件触发一致性算法,用以降低网络的通信负载.运用迭代法和不等式法,得到了多自主体系统达到有界一致性的充分条件.此外,证明了所提事件触发机制不存在Zeno现象,并得到了触发间隔的正下界.最后,给出仿真实例,验证了所提事件触发一致性算法和理论分析结果的有效性.     

事件触发下多智能体系统固定时间二分一致性

针对具有符号有向图的一阶多智能体系统,研究了其固定时间二分一致性问题。为降低控制过程中多智能体系统的能量损耗,提出了一种基于事件触发机制的分布式控制协议。以图论和李雅普诺夫理论为主要研究工具,给出了多智能体系统在所设计控制协议作用下实现固定时间二分一致性的充分条件和与系统初始状态无关的收敛时间上界,并证明了使用该协议可以有效避免对智能体的连续控制和Zeno行为的发生。数值算例验证了所得理论结果的有效性。     

基于事件触发的非线性多智能体系统的固定时间分群一致性

结合事件触发控制方法研究非线性多智能体系统的固定时间分群一致性问题.提出一种非线性分布式事件触发分群一致性控制协议,并给出状态信息触发控制器更新的条件.该控制协议不受入度平衡条件限制,且只需自身状态信息与邻居智能体进行通信即可在固定时间内快速实现分群一致性.系统收敛时间与智能体的初始状态无关,可有效降低系统控制器更新频率和系统的资源消耗.结合代数图论、矩阵分析及Lyapunov稳定性理论,证明在所提出协议作用下,多智能体系统在固定时间内能够实现分群一致性,且不存在Zeno行为.最后,通过仿真实例检验了理论结果的可行性.     

积分事件触发策略下的线性多智能体系统领导跟随一致性

研究有向切换拓扑下线性多智能体系统的事件触发一致跟踪问题.大多数已有的工作研究了固定拓扑下的事件触发控制,然而,当智能体间联系随时间发生改变或通信拓扑随时间发生变化时,该控制策略失效.鉴于此,在考虑切换拓扑的基础上提出一种基于积分型事件触发的控制策略.首先,当拓扑图包含一棵生成树且领导者是根节点时,利用Lyapunov稳定性理论、代数图论和矩阵变换,基于积分型事件触发控制协议,在切换拓扑下多智能体系统达到领导跟随一致性;然后,当存在多个领导者时,基于设计的触发机制在切换拓扑下多智能体系统实现包含控制,上述两种情况下闭环系统均不存在Zeno现象;最后,通过仿真结果验证控制策略的有效性.     

ODE–热方程级联系统的事件触发控制

本文针对常微分方程(ODE)耦合偏微分方程(PDE)建模的分布式参数多智能体系统进行研究, 针对一致性同步问题, 提出了事件触发的网络化ODE–热方程级联系统多智能体一致性边界交互协议. 本文考虑的热方程左边界为Neumann边界条件, 并且与ODE系统耦合, 右边界为绝热边界条件. 假设网络化多智能体系统的连接方式为全联通有向拓扑图, 给出ODE–热方程级联系统的多智能体的一致性控制协议. 另外针对现有数字式控制器, 设计了事件触发的一致性控制协议, 并利用李雅普诺夫函数验证了在事件触发条件下ODE–热方程级联系统的稳定性. 最后给出了由5个ODE–热方程级联的多智能体系统的仿真结果, 验证了事件触发控制器的有效性.     

基于事件触发的二阶多智能体领导跟随一致性

研究二阶多智能体系统在固定有向拓扑下的领导跟随一致性问题.为了节省网络和计算资源,给出一种基于事件触发控制的一致性算法.针对每个跟随者智能体,设计基于状态误差形式的触发函数,只有当状态误差满足一定条件,即触发函数取值为零时智能体才触发事件,同时更新并传递自身的采样信息,在两个相邻事件触发时刻之间,控制输入只受领导者控制信号的影响.利用模型变换、矩阵理论和Lyapunov稳定性理论给出多智能体系统达到领导跟随一致性的充分条件.仿真结果验证了理论方案的可行性和有效性.     

基于事件触发非线性多智能体系统的固定时间一致性

本文研究了在有向拓扑下,带有非线性动力学多智能体系统的固定时间一致性问题.提出了一种新的基于事件触发机制的非线性控制策略,对于每个智能体给出了基于状态信息的事件触发条件,当状态误差满足所给条件时才触发事件,能有效的减小系统的能量耗散和控制器的更新频次.利用Lyapunov稳定性理论和代数图论,证明在该控制策略下,多智能体系统在固定时间能实现领导跟随一致性,且不存在Zeno行为.相较于有限时间一致性策略,采用固定时间一致性策略系统的收敛时间不再依赖于系统的初始状态.最后,仿真实例验证了理论结果的有效性.     

基于间歇事件触发控制二阶多智能体网络的一致性*

针对二阶多智能体网络在无向连通拓扑结构下的间歇控制一致性问题,引入了合适的事件触发控制算法,该算法能够有效的减少控制器的更新次数。同时,模型中的每个智能体具有非线性项,使得多智能体网络更为实际。采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法,对网络进行了一致性分析,给出了事件触发控制算法下二阶多智能体网络趋于一致的充分条件,得到了网络通讯间隔的要求,并排除了Zeno现象。最后,数值仿真结果进一步验证了理论分析的正确性。     

Distributed optimisation for resource allocation with event-triggered communication over general directed topology

This paper focuses on the resource allocation problem(RAP) with constraints under a fixed general directed topology by using the distributed sub-gradient algorithm with event-triggered scheme in multi-agent systems, where each agent owns a cost function and its state value is bounded. The distributed sub-gradient algorithm aims to minimise the total cost by a distributed manner while achieving an optimal solution. Unlike centralised methods, the triggering condition and algorithm for each agent are fully decentralised. At each instant of time, each agent updates its state by employing the states which are collected from itself and its neighbouring agents at their last triggering time. In order to illustrate the effectiveness of the proposed sub-gradient algorithm with event-triggered control law, one simulation example is presented before the conclusion.     

事件驱动的强化学习多智能体编队控制

针对经典强化学习的多智能体编队存在通信和计算资源消耗大的问题,本文引入事件驱动控制机制,智能体的动作决策无须按固定周期进行,而依赖于事件驱动条件更新智能体动作。在设计事件驱动条件时,不仅考虑智能体的累积奖赏值,还引入智能体与邻居奖赏值的偏差,智能体间通过交互来寻求最优联合策略实现编队。数值仿真结果表明,基于事件驱动的强化学习多智能体编队控制算法,在保证系统性能的情况下,能有效降低多智能体的动作决策频率和资源消耗。     

事件触发下多智能体系统一致性的干扰主动控制

本文针对带有外部干扰影响的多智能体系统,研究了基于事件触发机制下的多智能体系统Leader-Following一致性的控制问题.采用干扰观测器来估计系统中存在的干扰,并设计了基于事件触发机制的干扰主动控制方案.运用现代控制理论和矩阵论等工具分析了多智能体协同运动算法得到了多智能体系统在分布式事件触发机制下的一致性收敛条件,并且分析了本文设计的分布式事件触发机制的时间间隔存在正的下界.最后通过计算机仿真,验证了本文所提控制算法的有效性.     

基于事件触发的二阶多智能体系统平均一致性

针对二阶多智能体系统在固定无向拓扑下的平均一致性问题,为减少不必要的资源浪费,给出一种基于事件触发控制的一致性算法．首先,针对每个智能体设计基于状态误差形式的触发函数,只有当状态误差达到特定值时智能体才触发事件,在两个相邻事件触发时刻之间保持控制输入不变．然后,利用模型转换思想将系统的一致性问题转化为稳定性问题,并利用矩阵理论和李亚普诺夫理论给出系统达到平均一致的充分条件．最后,通过仿真实验验证该理论方案的有效性.     

基于事件驱动的多智能体有限时间分群一致控制

针对二阶线性多智能体系统的分群一致控制问题,考虑智能体通信拓扑同时包含协作和对抗关系,提出一种基于事件驱动控制的有限时间分布式领航跟随分群一致性算法,该算法可使多智能体系统在有限时间内实现分群一致,即各子组内的智能体实现状态一致,不同子组收敛至不同一致状态.采用事件驱动控制机制,设计事件驱动函数及事件触发条件,降低智能体控制器更新频率,减少系统能耗.基于代数图论和李雅普诺夫稳定性理论推导出系统的有限时间稳定性条件,通过巧妙构造Lyapunov函数,给出系统有限收敛时间的显式估计,同时证明在所提出的事件驱动机制下,每个智能体相邻触发时间间隔有严格的正下界,即避免了芝诺行为.仿真实验验证了所提出的有限时间事件驱动分群一致控制算法的有效性.     

Decentralised consensus for multiple Lagrangian systems based on event-triggered strategy

This paper considers the decentralised event-triggered consensus problem for multi-agent systems with Lagrangian dynamics under undirected graphs. First, a distributed, leaderless, and event-triggered consensus control algorithm is presented based on the definition of generalised positions and velocities for all agents. There is only one triggering function for both the generalised positions and velocities and no Zeno behaviour exhibited under the proposed consensus strategy. Second, an adaptive event-triggered consensus control algorithm is proposed for such multi-agent systems with unknown constant parameters. Third, based on sliding-mode method, an event-triggered consensus control algorithm is considered for the case with external disturbance. Finally, simulation results are given to illustrate the theoretical results.     

基于事件触发的时变拓扑多智能体系统编队控制

针对资源受限的时变拓扑多智能体系统的编队控制问题,提出一种基于复合误差信息事件触发机制以减少不必要的信息传输,降低带宽占用,并设计了多智能体系统的编队控制协议和分布式事件触发机制.通过将多智能体系统的编队控制问题转化为闭环延时系统的稳定性问题,构造Lyapunov-Krasovskii函数并利用线性矩阵不等式技术,给出多智能体系统实现编队的充分条件.最后,通过仿真验证了所提出方法的有效性.     

Adaptive Event-triggered Control for Stochastic Nonlinear Multi-agent Systems with Unknown Control Directions

This paper focuses on the adaptive event-triggered consensus control problem for a class of stochastic nonlinear multi-agent systems with unknown nonlinear control directions and external disturbances. The heterogeneous nonlinear dynamics and non-identical unknown control directions are discussed for different agents. The application of the event-triggered mechanism can effectively decrease the update frequency of the controller, and unknown nonlinear dynamics are solved by using fuzzy logic systems. Under the action of the designed distributed controller, all signals of this stochastic multi-agent systems can reach semi-globally uniformly ultimately bounded (SGUUB) in mean square. Furthermore, Zeno behavior can be ruled out by the existence of positive inter-event intervals. Finally, a simulation example is presented to verify the feasibility of the algorithm.