一类离散时间非线性多智能体系统的一致性

研究了离散时间非线性多智能体系统的一致性问题。针对递归非线性模型中的未知参数,利用泰勒展开式推导了投影算法辨识参数。基于把参数估计值作为参数真值的基本设计思想和自适应控制理论中的必然等价原则,利用智能体的邻居历史信息,提出了分布式自适应控制律,使得多智能体系统达到了一致性。最后用仿真验证了理论结果的有效性和可行性。     

间歇牵制控制下非线性多智能体系统的滞后一致性

为了使智能体适应相关的间歇信号并降低其控制成本,在间歇牵制控制下,对多智能体系统的滞后一致性问题进行了研究.给出了滞后一致性的定义,然后对于多智能体系统模型,设计了一种合适的间歇牵制控制协议,并运用Lya-punov泛函方法和矩阵不等式理论导出在间歇牵制控制下该系统的滞后一致的充分条件,从而实现了非线性多智能体系统在间...     

具有外部干扰的离散时间多智能体系统包含控制

对具有外部干扰的高阶线性离散时间多智能体系统的包含控制进行了研究,设计了一种离散时间干扰观测器,利用该观测器提出了基于状态反馈的包含控制协议。运用李雅普诺夫稳定性理论,对该系统进行了收敛性分析,得到了包含达到的条件。最后,利用数值模拟验证了所得理论结果的正确性。     

二阶非线性多智能体系统的脉冲一致性

针对非线性多智能体系统在切换拓扑条件下的二阶一致性问题,通过脉冲控制方法,利用图论、矩阵理论和Lyapunov稳定性理论,得出该智能体系统达到二阶一致性的充分条件。数值模拟结果表明,非线性多智能体系统在充分条件下可实现二阶一致性。     

通信时延下多智能体系统的安全一致性控制

本文主要探究了离散时间多职能系统在其通信状况之下的时延条件下存在的安全一致性状况与问题,对于一致性控制算法在网络中的应用等相关问题进行了分析,对其能够使得网络中各正常智能体抵御敌对智能体的攻击并实现最终状态一致的相关算法进行探究,进而了解到此种算法在实践中主要就是通过个体的自认状态以及其相邻个体的实际时延相关信息作为其控制输入,在基于此对其相关控制器的参数、拓扑属性以及相关通信时延等进行控制,对其相关条件进行获取,利用实验的方式对其进行了验证分析.     

基于量化脉冲控制策略的领导跟随多智能体系统的固定时间一致性

本文研究了基于量化脉冲控制的非线性领导跟随多智能体系统的一致性问题.基于矩阵理论、李雅普诺夫函数和利普希茨不等式,给出了若干假设和充分条件.通过构造比较系统,利用微分方程理论,给出了固定时间下的一致性准则,且计算了达到一致需要的时间.最后,选择合适的参数,通过数值仿真验证了理论分析的有效性.     

基于Q学习的异构多智能体系统最优一致性

对有领导者的异构离散多智能体系统的最优一致性问题,提出了一种无模型的基于非策略强化学习的控制协议设计方法。由于异构多智能体系统的状态矩阵不同,其局部邻居误差的动态表达式比较复杂。与现有的多智能体系统分布式控制方案相比,所提算法减少了计算的复杂性。首先,建立由增广变量构造的多智能体系统全局邻居误差动态表达式。其次,通过二次型形式的值函数得到耦合贝尔曼方程和Hamilton?Jacobi?Bellman（HJB）方程。再次,求解耦合HJB方程的最优解,得到多智能体最优一致性的纳什均衡解,并给出纳什均衡证明。从次,基于无模型的非策略Q学习算法,求解多智能体最优一致性的纳什均衡解。最后,利用批判神经网络结构,结合梯度下降法实现了所提出的算法,并通过仿真实例验证了算法的有效性。     

多智能体系统的协调控制研究综述

近年来,多智能体系统的协调控制在多机器人合作控制、交通车辆控制、无人飞机编队和网络的资源分配等领域有着广泛的应用,成为当前控制学科的一个热点问题.首先介绍了多智能体系统的研究背景、智能体的概念和相关的图论知识;然后从多智能体系统协调控制包含的几个问题入手,即群集问题、编队控制问题、一致性问题和网络优化问题等,对其国内外的发展现状进行了总结和分析;最后,给出了多智能体系统有待解决的一些问题,以促进对多智能体系统协调控制理论与应用的进一步研究.     

两个有向图下时离散多智能体系统可控性研究

针对有向拓扑关系图研究了时离散多智能体系统的可控性问题。证明了系统能控的必要条件是跟随者在收到一个多智能体发来信息的同时,必须也要收到从其它多智能体发来的信息。此外,还给出了通过改变权重来使某些系统可控的方法。通过一个例子及其仿真对所得结论进行了验证。     

含有状态时滞的时离散多智能体系统可控性研究

针对一类含有状态时滞的时离散多智能体系统,在固定拓扑条件下,研究了其可控性问题。在固定拓扑及领航者—跟随者结构下,即一个或多个智能体作为领航者,其余智能体作为跟随者,获得了系统可控的一些充分条件。在这些条件下,系统可以完成预期的编队控制。数字仿真结果验证了所得结论的有效性。     

离散最优控制系统的鲁棒性

本文首先提出具有指定稳定度的离散系统最优控制设计的一种方法，然后讨论了最优闭环系统的鲁棒性问题，得到了几个闭环系统鲁棒稳定的界。     

多智能体的数字广播系统研究

该文提出了一种数据广播系统的新的软件设计方案。该方案在原有数据广播系统的基础上，采用了多智能体技术分别设计了数据广播系统的服务端软件、客户端系统软件的多智能体模型。并对试运行系统的各项性能指标进行了分析，研究了多种智能体协调算法对数据广播多智能体系统性能的影响。     

离散时间系统的变结构控制及其品质

研究了离散时间系统的变结构控制综合及动态过程品质控制；讨论了到达条件；详细研究了准滑动模态的运动特性；基于稳定性及控制的简单实现，提出了自适应离散趋近律的概念；给出了周期收缩律和变结构控制的设计方法即趋近收缩法；解决了稳态抖振问题并兼顾了全过程的运动品质     

Distributed Optimization for Heterogenous Second-Order Multi-Agent Systems

二阶异质多智能体系统的分布式优化群集

张青¹,弓志坤¹,杨正全¹,陈增强^2,1

(1. 中国民航大学 理学院,天津 300300;

2. 南开大学 自动化学院 天津 300071)

创新点说明：

本文考虑将多智能体群集与分布式优化结合,通过算法推导、分析证明智能体在实现一致的同时能最小化总目标函数,实现优化。

研究目的：

考虑到在实际应用中,越来越多的场合需要不同类型的智能体进行协调工作, 即异质的智能体,而且在系统的规模大到一定程度时,需要对系统进行拆分,有 利于系统功能的扩展。因此,本文考虑异质多智能体系统的分布式优化。

研究方法：

1）确定二阶异质多智能体的动力学模型;

2）设计分布式优化控制器;

3）利用非光滑分析以及李雅普诺夫稳定性证明多智能体系统达到稳定状态;

4）证明智能体的速度可以达到最优并且使得总目标函数最小。

研究结果：

1） 得到当 时,智能体的速度变得相同,即 ,从而 ,即智能体的位置距离保持不变。

2）存在全局变量 满足 。

,

结 论：

与已有的论文相比,本文设计的控制法则可以保证每个智能体的状态值达到 一致,而且在运动过程中,智能体的速度可以收敛到最优解附近。

关键词：分布式优化;异质多智能体;局部代价函数;一致

     

多Agent系统中信任预测的SRL模型

针对多Agent系统(MAS)中信任关系管理的需求,将Sarsa 强化学习(SRL)理论应用于构建MAS中基于Agent行为的信任关系预测模型. 首先根据Agent之间交互的时间顺序,构建了基于时间戳的行为状态空间结构,然后应用SRL理论,建立了基于直接可信度和反馈可信度相融合的总体信任关系预测模型. 新模型充分利用SRL理论较强的动态适应能力,解决了传统预测模型对环境的动态变化适应能力不足的问题. 累计误差方面的实验结果表明,与已有模型相比,新模型能显著提高信任决策的准确性.     

非线性多智能体系统的固定时间包含控制

针对有向拓扑结构下具有非线性动力学和未知干扰的多智能体系统,研究了固定时间包含控制问题(假设智能体之间的通信拓扑是有向的,跟随者还受到未知干扰的影响)。基于代数图论、矩阵理论和固定时间稳定性理论,证明了所提出的控制协议可以解决固定时间包含控制问题。最后,通过仿真实例,证明了理论结果的有效性。     

二阶多智能体系统拓扑切换下的领导跟随一致性

在有积极领导者且系统网络拓扑切换的条件下,对二阶非线性多智能体系统的领导跟随一致性进行了研究. 协议在非脉冲时刻采取连续控制,在脉冲时刻采取离散控制,且脉冲时刻创新性地提出各智能体的速度增量既与邻接智能体的位移状态有关又与速度状态有关. 构建新模型的误差系统,基于Lyapunov稳定性理论,利用数学归纳法和其他相关知识,得到系统拓扑图无向且连通时系统实现一致性必须满足的充分条件,并用Matlab软件实例仿真验证了结果的正确性.     

不确定观测线性离散随机系统白噪声估值器

在网络控制系统和传感器网络中,可能的传感器观测数据丢失使得系统的观测具有不确定性。应用新息分析方法,对传感器具有数据丢失的不确定观测线性离散随机系统,提出了统一和通用的白噪声估计算法,包括输入白噪声估值器和观测白噪声估值器。可统一处理传感器具有数据丢失的白噪声的最优滤波、预报和平滑问题。同时,给出了稳态白噪声估值器和相应的Wiener白噪声估值器。当没有数据丢失时,所得的结果恰是以往基于完整观测数据的白噪声估值器。仿真研究验证了算法的有效性。