通用二阶多智能体系统共识的延迟裕度界

本文探讨了在存在不确定延迟变化范围内的二阶多智能体系统共识的延迟裕度及其实现的界限问题，核心探讨的是：在分布式控制协议下，能够实现并维持共识的最大延迟范围是什么？ 文章提到多智能体系统（MASs）在协调传感器网络、多机器人系统、无人机编队控制、分布式计算等众多领域的应用，近年来获得了广泛关注。在这些应用场景中，多个智能体协同工作以完成共同任务。研究多智能体系统的核心问题在于实现共识，这涉及到设计合适的反馈协议，使得网络中的所有智能体通过局部相互作用收敛到一个共同状态。通常定义该共同状态为智能体的平均状态或最大/最小状态，分别称为平均一致性、最大/最小一致性。 由于智能体必须通过通信网络交换信息，这些网络由于通信拥堵、传输带宽等，不可避免地存在传输延迟。众所周知，时间延迟通常会降低系统的性能，MASs也不例外。因此，必须考虑MASs中的通信延迟问题。 在过去十年中，对于具有延迟通信拓扑的MASs共识问题已经得到了很好的研究。研究考虑了包括单积分器智能体、双积分器智能体、高阶智能体在内的各种智能体模型。文章中特别指出，他们关注的是具有实数不稳定极点的二阶智能体通过无向网络拓扑进行通信的情况，并推导出延迟裕度的界限。研究结果表明，对于严格不稳定的二阶多智能体系统，其共识能力的鲁棒性取决于智能体的极点位置以及网络图的特征值比率。 在引言部分，作者讨论了延迟对系统性能的影响，并强调了在MASs中通信延迟必须被考虑。文章提及了先前的研究，其中涉及了具有延迟通信拓扑的MASs共识问题，并分析了包括单积分器和双积分器智能体在内的多种智能体模型。重点在于解决如何使分布式控制协议在面对延迟变化时仍能实现系统共识的问题。 智能体通过通信网络交换信息时，由于诸如通信拥堵和传输带宽限制等原因，总是存在传输延迟的风险。这种延迟的存在会导致系统性能下降，对于多智能体系统而言尤其具有挑战性，因为每个智能体都需要依赖准确和及时的信息来进行协作。因此，研究智能体系统中的通信延迟对于确保系统鲁棒性至关重要。 总结来说，本文的核心贡献在于提供了关于二阶多智能体系统在通信延迟存在时如何达成共识的理论界限，这一理论结果不仅对理解系统在面对延迟时的鲁棒性有重要意义，也为设计更为高效的多智能体协作策略提供了理论基础。这些发现为未来在实际应用中涉及多智能体系统的延迟管理问题提供了重要的研究方向和实用指导。