【摘 要】
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对有领导者的异构离散多智能体系统的最优一致性问题，提出了一种无模型的基于非策略强化学习的控制协议设计方法。由于异构多智能体系统的状态矩阵不同，其局部邻居误差的动态表达式比较复杂。与现有的多智能体系统分布式控制方案相比，所提算法减少了计算的复杂性。首先，建立由增广变量构造的多智能体系统全局邻居误差动态表达式。其次，通过二次型形式的值函数得到耦合贝尔曼方程和Hamilton-Jacobi-Bellma
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62073158）； 辽宁省重点领域联合开放基金项目（2019-KF-03-06）； 辽宁省教育厅基本科研项目（LJKZ0401）； 辽宁石油化工大学研究基金项目（2018XJJ-005）；
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对有领导者的异构离散多智能体系统的最优一致性问题，提出了一种无模型的基于非策略强化学习的控制协议设计方法。由于异构多智能体系统的状态矩阵不同，其局部邻居误差的动态表达式比较复杂。与现有的多智能体系统分布式控制方案相比，所提算法减少了计算的复杂性。首先，建立由增广变量构造的多智能体系统全局邻居误差动态表达式。其次，通过二次型形式的值函数得到耦合贝尔曼方程和Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程。再次，求解耦合HJB方程的最优解，得到多智能体最优一致性的纳什均衡解，并给出纳什均衡证明。从次，基于无模型的非策略Q学习算法，求解多智能体最优一致性的纳什均衡解。最后，利用批判神经网络结构，结合梯度下降法实现了所提出的算法，并通过仿真实例验证了算法的有效性。
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