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在多智能体系统研究领域中,编队控制一直是研究热点,该技术被广泛应用于无人机、智能交通网络等领域,具有重要的军事价值和民用价值。目前,在只有部分智能体能够获得目标信息的限制条件下,所提出的大部分编队控制算法都无法保证系统能够百分之百地完成编队,并且这些算法都没有考虑系统功耗问题,这一现状限制了编队控制算法的实用性。为了解决这一局限性,本文针对系统编队控制的高效性问题和系统功耗问题展开了深入的研究,并将相关的研究成果在编队算法仿真软件中逐一实现。本文主要研究内容如下:1.提出了一种基于LEACH结构的单目标跟踪群编队算法。该算法将经典的LEACH结构应用于多智能体系统中,使系统分为两个层级:能够获得目标信息的主点智能体集合和不能获得目标信息的副点智能体集合。同时,通过改进主点智能体集合的选择方法优化了现有的编队算法。这种优化后的基于LEACH结构的群编队算法不仅能够有效地减少系统侦测目标时所消耗的能量,使系统获得更长的运行周期,还能降低系统编队完成度对系统初始状态、主点智能体的选择以及主点智能体比重率的依赖性,且主点智能体集合的大小能够根据系统编队的聚合度而实现自适应性调节。2.提出了一种基于LEACH结构的单目标跟踪避障群编队算法。在基于LEACH结构的群编队算法中,通过添加避障控制输入项,扩展了原有算法的适用范围,使其能够应用于有障碍物存在的非理想环境中。这种基于LEACH结构的避障群编队算法能够根据环境的复杂度和系统被障碍物分割后的离散程度而自适应性地调节系统主点的比重率,使多智能体系统在实现有效避障的同时,继续完成单目标跟踪任务,解决了多智能体系统在环境约束条件下的编队控制问题。3.设计并实现了一种编队算法仿真软件。在该仿真软件中,不仅可以针对本文提出的基于LEACH结构的两种群编队算法进行仿真实验,还可以针对现有的几种基本编队算法,进行编队效果对比验证实验。