《存在执行器饱和的多智能体系统一致性问题》这篇论文主要探讨了在执行器饱和情况下，如何解决多智能体系统一致性的问题。执行器饱和是指在实际控制系统中，执行器的能力有限，当输入信号超出其最大或最小工作范围时，执行器无法继续按照指令动作，这在复杂的多智能体系统中是一个普遍存在的问题。
文章首先介绍了多智能体系统的一致性问题，这是该领域的重要研究课题。一致性是指所有智能体在经过一定时间后，其状态能够达到一致，即所有智能体的状态都能够跟踪一个领航者的状态。上世纪70年代，一致性概念被引入到管理统计领域，后来随着智能体系统的发展，它成为了多智能体系统研究的核心问题。
在多智能体系统中，由于每个智能体可能受到执行器饱和的限制，因此如何设计合适的控制律以克服这一问题成为关键。论文通过采用每个跟随者的相对输出信息来设计控制器，以此解决执行器饱和带来的挑战。这种设计方法考虑了每个跟随者与领航者之间的状态差，通过对这个新形成的闭环系统进行分析，可以优化吸引区域，以确定在执行器饱和下实现一致性所需的条件。
吸引区域的概念是控制理论中的一个重要工具，它表示系统状态能够最终收敛到期望状态的区域。在多智能体系统中，优化吸引区域可以确保即使在执行器饱和的情况下，各个智能体的状态也能趋向一致。论文通过数学分析和MATLAB仿真验证了这种方法的有效性，证明了在执行器饱和约束下，提出的控制策略仍能保证多智能体系统的一致性。
此外，文中还引用了相关文献，如文献[2]和[3]，这些文献分别研究了一阶积分环节和固定拓扑结构下的一致性条件，以及考虑时延影响的一致性问题，为多智能体系统的一致性研究提供了基础和参考。
这篇论文针对执行器饱和的多智能体系统一致性问题，提出了一种基于相对输出信息的控制策略，并通过吸引区域优化和仿真验证了其有效性。这为解决实际系统中由于执行器能力限制导致的一致性问题提供了理论支持和实践指导。
