多智能体协调控制文献综述.pdf

【多智能体协调控制】是近年来控制科学领域的热门话题，主要涉及多机器人协作、交通车辆管理、无人机编队和网络资源分配等多个应用场景。这一领域的研究起源于对自然界中群体智能行为的观察，如大雁的迁徙队形、蜜蜂筑巢等。这些现象启发了科学家们探索在无集中控制的情况下，个体如何通过信息交换实现集体的有序行为。 智能体（Agent）的概念由美国麻省理工学院的Minsky提出，它既可以是软件程序，也可以是物理实体，如人、车辆或机器人。智能体具有独立的决策和通信能力，但受限于局部感知。多智能体系统的特点包括：1) 各智能体间通过通信和协作完成复杂任务；2) 分布式控制赋予系统更高的灵活性和鲁棒性，即使部分组件失效，系统仍能正常运行；3) 每个智能体都以自身利益最大化为决策依据。 在多智能体系统的协调控制研究中，有三个核心问题：1) **群集问题**，智能体通过相互作用形成宏观的同步行为，如涌现行为，这在生物界的群体行为中很常见；2) **编队控制问题**，研究如何使智能体群体保持特定队形或移动路径，这对于无人机编队和机器人协作至关重要；3) **一致性问题**，确保所有智能体的状态最终达成一致，即使初始状态各异，例如，所有机器人最终以相同速度朝同一方向移动。 在控制理论的视角下，多智能体系统为复杂系统的建模提供了新的思路。研究通常包括设计算法来解决这些基本问题，如通过博弈论和优化方法确保合作与竞争的平衡，通过共识协议实现状态的一致，以及利用图论和分布式计算方法来优化通信和决策过程。 未来的研究挑战在于如何更有效地解决多智能体系统中的异构性、动态环境适应性、通信限制和安全问题。此外，如何将这些理论应用于实际的复杂系统，如智能交通系统、自主飞行器集群和大规模网络管理，也是当前和未来研究的重点。通过深入理解和模拟自然界中的群集行为，多智能体系统协调控制的研究有望为未来的自动化和智能化技术带来革命性的突破。