随机多智能体系统一致增益问题分析.pdf

《随机多智能体系统一致增益问题分析》这篇论文探讨的是在随机环境下多智能体系统的一致性稳定性和增益函数的问题。多智能体系统是由多个相互作用的智能个体组成的复杂系统，这些个体通过通信和协作实现集体行为，如一致性。一致性是指所有智能体的状态在经过一段时间的交互后能达成某种共同的状态，比如位置、速度或方向的一致。 在传统的一致性分析中，增益函数通常被假设为常数，并且需要满足一定的鲁棒性条件以确保系统的稳定性。然而，这篇论文关注的是当这个增益函数不满足鲁棒性条件时的情况。作者刘建昌和明平松通过拓展现有的文献条件，提出了新的分析方法，来处理这种非典型情况下的系统一致性问题。 论文利用代数图理论，这是研究多智能体系统交互网络结构的关键工具，将系统的一致性稳定性问题转化为状态差（即各智能体状态之间的差异）的随机微分方程的稳定性问题。这一步转换允许研究者更深入地理解系统动态，并且能够通过分析状态差的变化来推导系统的稳定性条件。 接着，论文引入了随机稳定性理论，这是一种处理包含随机因素的动态系统稳定性的理论框架。通过对闭环随机多智能体系统状态差系统的分析，作者们能够确定保证系统一致稳定性的新条件。这种方法揭示了在随机扰动下，即使增益函数不满足鲁棒性条件，系统仍然可能达到一致稳定性的可能性。 通过一个模拟示例，论文验证了所提出的方法在实际应用中的可行性和有效性。这一实例展示了在随机环境下的多智能体系统如何利用新的增益条件保持一致性，并且证明了提出的理论在解决此类问题上的实用性。 关键词如“随机控制”强调了系统中的随机性因素，“多智能体系统”和“增益函数”则明确了研究的核心对象和关键参数，“一致性”和“稳定性”是论文要解决的核心问题。这篇论文对于理解和设计在不确定环境中具有强鲁棒性的多智能体系统提供了理论支持，对于智能系统、人工智能以及系统开发领域的研究有着重要的参考价值。