【摘 要】
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随着云计算和大数据等高科技的发展,在多智能体系统中,分布式控制与优化以其独特的优势已经成为当代系统和控制科学的重要发展方向之一.其基本问题是基于邻居之间的信息交互如何设计分布式控制亦或优化算法使得系统中的每个智能体实现一致性亦或最优一致性目标.分布式控制问题是多智能体系统中基本的控制问题,其意味着实现所有的智能体趋同于相同目标（如状态,位置等）的问题;而分布式优化问题是多智能体系统在实现一致性目标
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随着云计算和大数据等高科技的发展,在多智能体系统中,分布式控制与优化以其独特的优势已经成为当代系统和控制科学的重要发展方向之一.其基本问题是基于邻居之间的信息交互如何设计分布式控制亦或优化算法使得系统中的每个智能体实现一致性亦或最优一致性目标.分布式控制问题是多智能体系统中基本的控制问题,其意味着实现所有的智能体趋同于相同目标（如状态,位置等）的问题;而分布式优化问题是多智能体系统在实现一致性目标的同时还需要考虑优化一个全局或局部的代价函数的问题.值得注意的是,在复杂环境中,多智能体系统受到各种各样的因素影响,如方差不确定的噪声,大时间尺度引起的奇异摄动等.在这种情况下,分布式控制与优化问题仍需进一步理论分析与验证.本文主要研究多智能体系统在复杂环境下的分布式控制与优化问题.分别研究了在G-期望框架下连续随机多智能体系统的分布式控制问题、奇异摄动下的多智能体随机系统的分布式控制问题、马尔可夫切换的双时间尺度系统的分布式控制问题.进一步地,对多智能体系统的分布式凸优化和非凸非光滑分布式优化问题进行了深入探索.主要的学术贡献包括针对一般随机多智能体和奇异摄动多智能体系统,研究了分布式控制和分布式优化问题.首次探索了在G-期望框架下的连续随机系统的分布式控制问题,基于设计的分布式控制协议,分析了Lp弱平均一致性、Lp强一致性、依容度意义下的平均一致性和拟几乎处处意义下的平均一致性.针对时间尺度差异的奇异摄动的连续随机系统,提出分布式控制协议.借助于图论知识,奇异摄动方法和卡尔曼滤波等方法分析了系统的一致性并刻画了一致性收敛速率.最后研究了多智能体系统的分布式优化问题,基于设计的次梯度投影算法和分布式近似束方法,解决了在有约束集上的连续随机分布式凸优化问题和非凸非光滑的分布式优化问题,进一步地,分析了算法性能.同时,通过仿真验证了已设计的分布式控制协议的有效性及算法的可行性.
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