离散多智能体系统编队控制.docx

离散多智能体系统编队控制是现代控制理论中的一个重要研究方向，尤其在计算机科学（CS）领域，它涉及到分布式算法、网络控制、优化策略等多个子领域。在实际应用中，这种技术常被用于无人机集群、自动驾驶车辆、机器人队伍协同等场景，以实现高效、协调的集体行为。 本文首先关注的是不具有通讯时滞的离散多智能体系统的稳定性问题。在这种情况下，系统中的每个智能体都需要根据预设的协议与其他智能体进行信息交换，以达成一致的运动状态。设计这样的分布式协议是基于李雅普诺夫稳定性理论，这是一种广泛用于分析动态系统稳定性的工具。通过构建合适的李雅普诺夫函数，可以得到保证系统渐近稳定的线性矩阵不等式（LMI）条件。这些不等式为协议设计提供了数学基础，确保系统在没有时滞干扰的情况下能够保持稳定运行。 然而，现实环境中往往存在通讯时滞，这对多智能体系统的稳定性产生了挑战。为此，文章引入了网络化预测控制方法，这是一种考虑到未来时滞影响的控制策略。通过预测未来状态并实时调整控制输入，可以有效地补偿通讯时滞带来的不稳定因素。同样是利用李雅普诺夫稳定性理论，设计出能够主动补偿时滞的分布式协议，以保证系统的稳定。 接下来，论文探讨了如何在无通讯时滞和具有时滞的离散多智能体系统中实现轨道跟踪控制。每个智能体需要按照特定的轨迹（如圆形、直线或复杂的几何形状）运动，这通常需要定制化的控制算法。无时滞情况下的轨道控制器设计较为直接，而在存在时滞的系统中，需要更加精细的策略来抵消时滞效应，确保每个智能体能够准确跟踪期望的轨道。 文章进一步将研究扩展到编队控制问题，特别是在已知编队结构的情况下。编队控制要求智能体在保持个体稳定性和轨迹跟踪的同时，形成特定的空间布局或队形。无时滞和有时滞的编队控制问题都有所涉及，通过数值仿真验证了所提出的控制策略在不同条件下的有效性。 本文深入研究了离散多智能体系统的稳定性分析和编队控制，不仅探讨了无通讯时滞的情况，还考虑了实际环境中的时滞影响。通过理论分析和数值仿真，论文提供了一套完整的解决方案，对于理解和应用多智能体系统的编队控制具有重要的理论价值和实践意义。