【摘 要】
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针对离散形式的智能体动态模型,为减少外部环境干扰的影响,提出一种基于迭代学习的多智能体编队协同控制方法.首先,在考虑外部环境干扰的情况下,建立了多智能体协同编队控制系统离散时间模型,并在通信拓扑设计的基础上,将多智能体系统协同编队控制问题转化成跟踪控制问题.其次,针对每个智能体设计了形式统一的基于迭代学习算法的编队控制协议,并利用范数理论证明了算法的收敛性.随着迭代次数的增加,该算法能够使离散多智能体系统的输出在有限时间内跟踪期望轨迹,从而使得多智能体系统整体实现期望的编队运动.最后,与传统无模型自适应控
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院,上海200444
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针对离散形式的智能体动态模型,为减少外部环境干扰的影响,提出一种基于迭代学习的多智能体编队协同控制方法.首先,在考虑外部环境干扰的情况下,建立了多智能体协同编队控制系统离散时间模型,并在通信拓扑设计的基础上,将多智能体系统协同编队控制问题转化成跟踪控制问题.其次,针对每个智能体设计了形式统一的基于迭代学习算法的编队控制协议,并利用范数理论证明了算法的收敛性.随着迭代次数的增加,该算法能够使离散多智能体系统的输出在有限时间内跟踪期望轨迹,从而使得多智能体系统整体实现期望的编队运动.最后,与传统无模型自适应控制方法进行比较,验证了该设计方法的有效性和优越性.
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