【摘 要】
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多智能体系统在实际生活中有广泛的应用,成为了研究领域的热点.它是由多个可以互相通信的智能体通过相互协作和信息交换构成的一种系统.将通信网络引入多智能体系统中,促进了网络化多智能体系统协同控制研究的发展.然而在实际应用中,多智能体系统会受到一些随机因素的影响,比如随机噪音,随机干扰,传输速度的受限问题,由一些硬件问题引发的信息交换的时间滞后等,因此研究随机环境下网络化多智能体系统的协同控制问题具有重
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多智能体系统在实际生活中有广泛的应用,成为了研究领域的热点.它是由多个可以互相通信的智能体通过相互协作和信息交换构成的一种系统.将通信网络引入多智能体系统中,促进了网络化多智能体系统协同控制研究的发展.然而在实际应用中,多智能体系统会受到一些随机因素的影响,比如随机噪音,随机干扰,传输速度的受限问题,由一些硬件问题引发的信息交换的时间滞后等,因此研究随机环境下网络化多智能体系统的协同控制问题具有重要的理论和实际意义.本文主要研究了几类随机环境下网络化多智能体系统的协同控制问题,主要内容如下:●研究了具有semi-Markovian切换拓扑的随机多智能体系统的包含控制问题.考虑了更具体的情况,即驻留时间的分布函数既依赖于当前拓扑模态,也依赖于目标模态.考虑到随机噪声和semi-Markovian切换拓扑,给出了均方意义下达成控制目标的充分条件.●研究了在semi-Markovian切换拓扑下,随机非线性多智能体系统的H∞包含控制问题.通过引入驻留时间的分布函数和概率密度函数,给出了转移率函数的具体表达式的引理,并且它们依赖于拓扑当前模态和下一个模态.这个公式适用于更一般的模型的相关计算.在拓扑条件上,我们放宽了相关参考文献中要求每一个切换拓扑都需要包含一个生成树的拓扑假设,只需要所有拓扑的并图有生成树即可,最终给出了均方意义下达成H∞包含控制的充分条件.●研究了随机切换拓扑下一般线性多智能体系统的领导-跟随一致性问题.在每个拓扑模态上的驻留时间包括两部分:固定部分和随机部分,其中随机部分的驻留时间服从semi-Markovian过程.即当系统切换到一个拓扑模态上时,会先在这个模态上停留一段固定时间,然后根据semi-Markovian过程切换到下一个拓扑模态上.这种切换方式避免了频繁切换,因此更具有一般性和实用性.最终得到了达成控制目标的充要条件.当不考虑在每个拓扑上驻留的固定时间时,也可以得到semi-Markovian切换拓扑下多智能体系统达成领导-跟随一致性的充要条件.●设计一种新的基于预测的控制器,研究了带有随机噪音和随机输入时滞的多智能体系统的H∞领导-跟随一致性问题.考虑了满足Bernoulli分布的随机变化输入时滞,且输入时滞可以随时间而快速变化,变化率可以大于1.这放宽了有些文献中要求时滞变化率小于1时的假定.通过利用Lyapunov函数法和随机方面的知识,最终在均方意义下实现了H∞领导-跟随一致性并给出了充分条件.●研究了有向拓扑下带有部分领导者的一般线性多智能体系统的时变编队控制问题,并提出了混杂动态事件触发机制.在此机制中,引入了参数h＞0.即在发送完测量数据后,传感器会至少等待时间h,然后开始检查触发条件是否满足,并决定是否继续传送测量数据.可以看出h是两次触发时间间隔的下界,则每个智能体都不会发生Zeno行为.考虑到太大的h不利于控制目标的实现,所以讨论了参数h的范围.为了节约资源,还设计了基于间歇通信而不是连续通信的算法.改进的动态事件触发机制比动态事件触发机制更具有一般性和优越性.相同时间内混杂动态事件触发机制的触发次数有效减少,可以减少设备的消耗,节约资源.
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