【摘 要】
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从研究自然界中生物的群体活动开始,人们对多智能体系统的研究已历经数十年,现已广泛用于航空、能源、电力系统等多个领域。与过去对单个体的控制相比,多体的控制展现出更简
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从研究自然界中生物的群体活动开始,人们对多智能体系统的研究已历经数十年,现已广泛用于航空、能源、电力系统等多个领域。与过去对单个体的控制相比,多体的控制展现出更简化灵活的控制过程以及更可靠优化的控制效果,具有较大的研究价值和意义,并预计未来可能被用于跨行业的如交通、运输、网络等控制当中。滑模作为极具代表性的一种非线性控制技术,在控制领域早已被运用得炉火纯青,以开关控制为基础所构建起来的多种滑模控制方法广泛地用于机械、化工等行业。事件驱动策略作为当前多智能体通信中的前沿技术,在节省空间和资源信息方面都具有难以取代的优势。多智能体系统覆盖面广、含义深远,在控制领域的研究中要面临来自通信、噪声等各方面因素的影响,如何有效地克服外界干扰以及系统本身不确定性带来的问题,同时保持多智能体系统能够稳定高效地运行,是学者们探究的关键所在。本文在两重辅助状态的构建下,首先考虑线性多智能体系统在外界干扰情形下的一致性,基于事件驱动策略构建滑动模态使得有界干扰得到抑制;其次,考虑带有领导者的线性多智能体系统,通过对跟随者的控制率加以改进,使得多智能体系统能够在干扰存在的情况下仍能够跟随领导者的状态,从而使整个系统保持全局一致性的同时也能达到跟踪的目的,并且都不会发生Zeno现象。最后通过仿真,分别验证了以上控制算法的有效性。
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