【摘 要】
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随着复杂系统及大规模网络的出现,多智能体系统在生物、经济及各工程领域受到广泛的关注.具有自主决策能力的个体视为智能体.智能体之间彼此通信,通过协调共同完成任务的系统
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随着复杂系统及大规模网络的出现,多智能体系统在生物、经济及各工程领域受到广泛的关注.具有自主决策能力的个体视为智能体.智能体之间彼此通信,通过协调共同完成任务的系统称为多智能体系统.在实际工程中,采用分布式网络解决问题的多智能体系统大多可转化为优化问题进行解决.在系统中智能体通过分布式网络传递和交流信息.由于持续的通讯会加重通信负担,引起不必要的资源消耗,因此本文在算法设计中引入事件触发机制来缓解.在系统更新的算法设计中,步长的选择会影响系统的收敛情况.而在多智能体系统的凸优化问题及博弈问题的分布式算法设计中,通常在平方可加的条件下设计步长,对于步长的要求较高.因此本文对一般步长,即平方不可加步长进行了讨论.通过引入遍历平均序列解决一般步长平方不可加性带来的收敛性问题.本文主要讨论了在事件触发算法下带有一般步长的凸优化问题及广义纳什均衡问题.首先在时变有向切换拓扑图中,在有界约束下使用带有一般步长的算法可实现离散时间系统的一致性与最优性.其次在有界约束,耦合等式约束及私有不等式约束下,连续时间系统非合作博弈问题通过引入事件触发算法且弱化步长仍可找到广义纳什均衡点且系统中不存在芝诺现象.最后通过仿真结果验证了理论的正确性及算法的有效性.
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