多智能體系統(tǒng)群集行為動力學及控制方法研究.pdf

1、近年來，群集行為是多智能體系統(tǒng)研究領域中的重要問題和研究熱點之一，其所得結果對于人們理解自然界群集行為的形成機理，以及構建類似人工智能系統(tǒng)都具有重要的科學研究和現(xiàn)實意義。受自然界群集行為的啟發(fā)，人們針對群體行為形成過程中個體之間的信息交換方式、個體動力學建模、運動形式以及系統(tǒng)穩(wěn)定性等問題展開了深入研究。
　　本研究主要內容包括：⑴研究了現(xiàn)有幾種主要的群集行為控制算法。結合多智能體群集的發(fā)展歷程，分別探究了三個不同階段的群集模型，分

2、析了各模型的特點。經過詳細對比各模型的性能，最終選擇Reynolds模型作為本文研究問題的建?；A。并通過研究Olfati-Saber群集控制算法的網格、?范數(shù)、碰撞函數(shù)及勢能函數(shù)，詳細分析了算法的設計過程和各項參數(shù)及特性的變化情況，為接下來要研究的具有附加條件的群集控制做詳實的鋪墊。⑵研究了一種具有網絡保持連通性及多虛擬領航智能體的群集控制問題，得到了系統(tǒng)可解的充分性條件。針對群集行為中存在多個領航智能體的多目標情形，設計了一種具有網

3、絡保持連通性的分布式控制協(xié)議，證明了所有智能體在對應虛擬領航智能體的領航下，其群體中心的速度漸進收斂到虛擬領航智能體的加權平均速度，最終實現(xiàn)群集行為的多目標分群控制。仿真結果驗證了算法的有效性。⑶研究了一種基于網絡保持連通性的事件觸發(fā)非線性混雜群集控制問題，得到了系統(tǒng)可解的充分性條件。針對具有事件觸發(fā)的群集行為，設計了一種分布式的非線性混雜控制協(xié)議，分析了在事件觸發(fā)條件下，多智能體系統(tǒng)保持群集行為且實現(xiàn)碰撞避免的條件；并通過引入加邊延遲