马尔可夫跳跃多智能体系统的分布式输出反馈控制

在本文中，我们对含有马尔可夫跳跃参数的多智能体系统的分布式输出反馈控制进行了研究。要理解这项研究的知识点，我们首先需要解析标题中提到的几个关键概念：马尔可夫跳跃系统、多智能体系统、分布式控制、输出反馈。 马尔可夫跳跃系统是系统状态在不同模式间根据马尔可夫过程随机转换的系统。在这些系统中，系统动态可能因为各种不确定因素（如环境变化、系统故障等）而发生跳跃，系统行为的未来状态依赖于当前状态以及随机跳跃。马尔可夫跳跃系统的研究在航空、经济和网络控制等领域有广泛应用。 多智能体系统（MASs）是由多个智能体（如机器人、传感器、计算机等）组成的一个系统，在这个系统中，每个智能体都可以感知环境并与其他智能体交互。MASs的研究涉及智能体间的协同工作，目标是实现整个系统的群体智能行为。 分布式控制是多智能体系统中的一种控制策略，它强调智能体在没有中心控制的情况下进行自我决策和执行动作。这种控制方式的优点在于它能够降低系统整体的复杂性，提高系统的可靠性和可扩展性。分布式控制在设计上需要考虑智能体间的局部信息交互，以及如何有效地协调多个智能体以实现共同目标。 输出反馈控制是指控制器使用系统的输出信息来设计控制律，而不直接使用系统的内部状态信息。这是在实际工程中一个非常实用的控制策略，尤其是当系统内部状态难以测量或无法获取时。输出反馈控制策略的关键在于如何通过观测输出来估计内部状态，并据此设计控制动作。 在本文中，作者提出了基于马尔可夫跳跃最优滤波理论和平均场方法的分布式输出反馈控制律。该控制律能够在智能体只能获得带有噪声的输出信息和跳跃参数的情况下，保证闭环系统的均匀稳定性，并且具有次优性。这意味着每个智能体都能在没有中心控制器参与的情况下，仅依赖于局部信息实现对整个系统行为的有效控制。 文章内容还提到了该研究的背景和意义，即在控制和优化多智能体系统（MASs）方面，如何设计基于智能体局部信息的分布式控制律是一个重要问题。尤其在大量智能体组成的系统中，高计算复杂性是主要的难点。为了克服这个困难，文中提到了平均场方法的扩展和应用，并且基于平均场理论，开发了基于Nash均衡方法的分布式ε-Nash均衡策略，用于大量智能体MASs的折扣成本游戏。 关键词部分强调了本文研究的几个要点，即多智能体系统、分布式控制、平均场方法、马尔可夫跳跃系统和输出反馈。这些概念是本文展开研究和理论推导的基础。 文章介绍了研究的背景、主要内容和理论贡献，并对后续研究方向进行了展望。通过这篇文章，我们可以了解到，在多智能体系统的研究领域中，关于如何通过智能体的局部信息设计分布式控制律，以及如何使用马尔可夫跳跃最优滤波和平均场方法处理系统动态不确定性和复杂性的问题，已经有了深入的探索和实际应用的可能。