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人工智人-家居设计-多智能体系统的部分分量一致性.pdf
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Abstract
II
Abstract
With the development of science and technology progress rapidly, the consensus
problem of multi-agent systems is widely using in physics, information science,
coordinated control of multiple autonomous vehicles and formation control and other fields.
Consensus problem, as one of the most basic problems in coordination control of
multi-agent systems, has been sustained attention in the fields of research. Generally,
consensus is a phenomenon that a system composed of agents under the control of the role
of the agreement, the position or velocity state variables achieve consensus asymptotically.
This thesis mainly uses the other related knowledge, such as in the graph theory,
matrix theory and Lyapunov stability theory and so on. By designing appropriate controls
and using Matlab to verify the correctness of the theoretical results, the problem of partial
component consensus in the multi-agent systems is studied.
The main contents of the thesis are as follows:
1.A brief introduced to be the background and significance of the consensus problem
in multi-agent systems, and summarize the research history and development of the
consensus problem.
2.This thesis introduces the preliminary knowledge of the consensus in multi- agent
system and the significant lemmas used in it.
3.This thesis addresses the partial component consensus of leader-following
multi-agent systems. A concept on partial component consensus in multi-agent systems is
first given, which is a weaker dynamic behavior of groups in comparison with the
consensus in general, and then the problem of partial component consensus in
leader-following first-order multi-agent systems with the directed network topology is
discussed. By designing an appropriate pinning control protocol and building
corresponding error systems, partial component consensus in multi-agent systems is
transformed into the partial variable stability of the error systems. Using matrix theory and
stability theory, a sufficient condition is given to realize partial component consensus in
multi-agent systems. Numerical simulations are given to illustrate the theoretical results.
4.This thesis addresses the partial component consensus of first-order
leader-following discrete-time multi-agent systems. First, by designing an appropriate
pinning control and utilizing matrix theory and stability theory, and then a sufficient
condition is given to realize partial component consensus of discrete-time multi-agent
systems. Finally, numerical simulations are given to illustrate the theoretical results.
万方数据
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Abstract
III
5. Summarize the thesis and discussion on the next research direction.
Keywords: Multi-agent system; consensus; Lyapunov stability; directed network topology;
partial stability
万方数据
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目 录
IV
目 录
摘 要
.............................................................................................................................................................
I
Abstract
.........................................................................................................................................................
II
目 录
...........................................................................................................................................................
IV
第一章 绪论
..............................................................................................................................................
1
§1.1 多智能体系统一致性背景及研究意义
..................................................................................
1
§1.2 一致性问题的历史及研究现状
..............................................................................................
2
§1.3 本文研究的主要内容
..............................................................................................................
3
第二章 数学相关基础知识
......................................................................................................................
4
§2.1 多智能体系统一致性知识简介
..............................................................................................
4
§2.2 图论与矩阵理论相关知识
......................................................................................................
5
§2.3 Lyapunov 稳定性理论及相关知识
.........................................................................................
7
第三章 领导-跟随多智能体系统的部分分量一致性
............................................................................
8
§3.1 引言
........................................................................................................................................
8
§3.2 预备知识
................................................................................................................................
9
§3.3 理论结果
..............................................................................................................................
12
§3.4 数值模拟
..............................................................................................................................
14
§3.5 结论与讨论
..........................................................................................................................
16
第四章 离散型多智能体系统的部分分量一致性
................................................................................
18
§4.1 引言
......................................................................................................................................
18
§4.2 主要结果
..............................................................................................................................
18
§4.3 数值模拟
..............................................................................................................................
21
§4.4 结论与讨论
..........................................................................................................................
22
第五章 总结与展望
................................................................................................................................
23
参考文献
....................................................................................................................................................
24
致 谢
..........................................................................................................................................................
29
作者在攻读硕士学位期间的主要成果
....................................................................................................
30
万方数据
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第一章 绪论
1
第一章 绪论
§1.1 多智能体系统一致性背景及研究意义
多智能体系统是分布式人工智能的一个主要分支,随着科学技术的发展,在协调
控制领域已经成为了研究的热点
]31[
.在多智能体系统协调控制中,一致性是其中最基
本的问题之一,意指在没有全局通信条件或者中央调控的情况下,通过局部耦合作用,
使所有智能体的状态变量渐近趋于相同.
在自然界之中,人们很早就发现了很多关于多智能体系统的一致性现象.例如,
在歌曲演播大厅里,听众跟着歌声有节奏的一致的鼓掌;秋天到了,大雁因为迁徙向
南飞行时组成一个“一”字或“人”字的队形;在某航展上,飞机飞行表演时成编队
飞行的状态等等.多智能体系统一致性的思想就是源于生物学家对社会和大自然中群
居性生物行为的探索,虽然结构简单且独立自主的单个智能体的能力非常有限,但是
很多智能体组成的一个群体在完成单个智能体无法完成的工作中却表现出惊人的能
力.不仅如此,多智能体系统在应用方面也尤其广泛,例如群集问题
]4[
、编队协调控
制
]75[
和分布式传感器网络
]98[
等等.
多智能体系统协调控制中的每个智能体都具有一定的感知能力、通信能力和执行
能力,每个智能体通过耦合作用或局部信息来调整个体的自己的状态.所以,多智能
体系统有很多优势: 多智能体系统不仅可以完成复杂的任务,而且系统都是由结构简
单的单个智能体组成,因此,在完成复杂任务的同时可以降低成本;当多智能体系统
的单个智能体发生故障时,通过智能体之间的协调作用,可以降低或抵消系统故障对
整个系统的影响,使得多智能体系统具有很强的适应性;由于多智能体系统中个体的
数目众多,所以智能体在空间上分布较广,作用范围大,因此系统的功能强大.
一致性作为多智能体系统协调控制中最基本的问题,已有很多的学者进行了研究.
研究内容从模型类型上可以分为连续时间一致性和离散时间一致性两个方面.随着一
致性问题研究的深入,众多研究者根据不同实际需求考虑了平均一致性、有限时间一
致性、滞后一致性和渐近一致性等等.由于一致性在科学技术和工程方面都有着广泛
应用,因此,多智能体系统的一致性问题研究具有一定的理论意义和实际应用价值.
万方数据
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第一章 绪论
2
§1.2 一致性问题的历史及研究现状
在计算机科学领域中,一致性是分布式计算的基础,具有悠久的历史.上世纪七
十年代,DeGroot 首先从管理科学和统计学方面正式对一致性进行研究
]10[
.随着多智
能体系统和控制的发展,Borbar 和 Varaiya,Tsitsiklis、bertsekas 和 Athans 等人对网络
中的分布式计算问题做出了开创性的工作,考察了分布式系统与并行计算的异步一致
性
]1311[
.1995 年,Vicsek 等
]14[
提出了有用的多智能体系统模型,其中每个智能体都有
自身动力行为,并且只能在邻居之间有信息交换,当所有智能体按照相同的一个离散
时间一致性协议不断改变自己的前进方向时,在系统噪声小的情况下,仿真模拟验证
了所有智能体都朝着同一个方向运动,这就是著名的 Vicsek 模型.2003 年,Jadbabaie
等
]15[
研究了无噪声的 Vicsek 模型,第一次从理论的角度出发给出了解释.作者把系统
的每个智能体看成点,智能体之间的通信看成边,建模成无向图之后,利用矩阵理论,
证明了在通信拓扑联合连通的情况下,所有智能体的运动方向能达到一致.随后又引
入了领导智能体,在一定条件下,每个智能体跟随领导智能体达到一致.Saber 和
Murray
]16[
将系统的通信建模为有向图,每个智能体的动力学方程是一阶连续时间积
分器,提出了著名的一致性协议,是连续时间多智能体系统一致性的开创性研究.在
有向固定拓扑结构下,且通信拓扑强连通,则系统能够达到一致.若通信拓扑还是平
衡图,系统能够达到平均一致性.在切换拓扑结构情况下,通信拓扑是强连通的平衡
图的系统,则能够解决平均一致性问题.
以上研究工作极大地推动了一致性的发展,随后,对一致性问题的研究文献不断
涌现,研究内容也不断深入.特别是在应用方面取得了大量的成果,解决了实际的不
同需求
]2317[
.例如,异步一致性:在实际生活中,因为智能体之间的通信时间是不断
改变的,智能体的状态更新时间是不同的;渐近一致性:每个智能体之间趋向于 0,
则称系统实现渐近一致性;平均一致性:每个智能体都能达到初始的平均值,则称系
统实现平均一致性;有限时间一致性:要求在有限的时间内系统达到一致,称为有限
时间一致性;
一致性:若每个智能体满足
},...,2,1{)),0(()(lim Nixtx
i
t
,则称系
统实现
一致性.滞后一致性:若每个智能体满足
0)()(
txtx
ji
,则称系统实现
滞后一致性.
万方数据
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