简介：研究一阶主从多智能体网络的汇聚问题,基于多智能体网络群体的社会制度,提出3种汇聚策略,即民主、独裁和混合策略。假设在策略中,只有领导者知道全局任务,即汇聚到一个已知的目标点,跟随者只需要与领导者群体保持联系,从而能够到达目标点。研究发现,主从网络多智体个体在属性上可以分为目标智能体,领导者智能体,非孤立跟随者从智能体和孤立跟随者从智能体。研究结果表明民主策略容易实现所有智能体到达目标点,但移动速度较慢;在独裁策略作用下,智能体网络可以很快实现汇聚,但个别跟随者从智能体由于初始条件下感应不到环境中的领导者智能体而永远停留在原来的位置;引进混合策略后,即可以保证所有的智能体到达目标点而且又可以保持较快的到达速度。通过对模型和拓扑结构的分析,得出3种策略各自的特点,并以4个领导者和5个跟随者组成的主从智能体网络为例进行仿真。

简介：针对多智能体系统的跟踪及编队控制问题,研究其分布式预测控制器的设计方法。考虑时变通讯拓扑情况,在优化问题中附加一项辅助约束,保证了优化问题的递归可行性及多智能体系统的闭环指数稳定性。在每个采样时刻,各智能体根据通讯拓扑实时更新其代价函数及辅助约束,通过求解带有状态、输入及辅助约束的优化问题来计算其控制输入。仿真结果验证了结论的有效性。

简介：研究了具有不确定性的、定拓扑、无向图多智能体网络的一致性问题,采用鲁棒H∞控制的方法,得到了使各智能体渐近一致并满足干扰衰减性能指标的条件。最后,通过数值仿真验证了所得结论的有效性。

简介：为解决具有一般非线性形式和不确定参数的多智能体系统的协调控制问题,设计了非线性分布式反馈控制器,使得多智能体系统鲁棒渐近跟踪参考信号或者鲁棒渐近抑制干扰。在所考虑的多智能体系统中,将动态领导者或者环境干扰看作是产生参考信号或者干扰信号的外部系统。最后,给出一个仿真算例,验证所得结果的有效性。

简介：针对二阶积分器多智能体系统,提出了一类非光滑一致性协议设计方法。首先,基于反步设计方法,将速度看成虚拟控制量,并设计虚拟速度,使得状态一致性可以渐近达到。然后,基于有限时间控制方法设计控制律使得真实速度在有限时间内跟踪上虚拟速度。该控制律使得：当系统不存在外部扰动时,一致性可以渐近达到;当系统存在外部扰动时,任意两个智能体间的稳态误差渐近收敛到原点附近的一个小邻域内。仿真结果表明了该方法的有效性。