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1、近年來(lái),隨著現(xiàn)代科技的飛速發(fā)展和生物、計(jì)算機(jī)、人工智能等交叉學(xué)科的深入探索,多智能體系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制已成為控制領(lǐng)域新興的研究熱點(diǎn),且在多機(jī)器人協(xié)作、交通流控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)等諸多工程領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。根據(jù)多智能體系統(tǒng)中領(lǐng)導(dǎo)者個(gè)體數(shù)量的差異,一致性問(wèn)題可劃分為以下幾種情況:無(wú)領(lǐng)導(dǎo)者一致性、一致性追蹤(領(lǐng)導(dǎo)-跟隨一致性)、多領(lǐng)導(dǎo)者一致性,包含控制作為一種特殊的多領(lǐng)導(dǎo)者協(xié)同控制已成為多智能體協(xié)同控制研究領(lǐng)域的重要內(nèi)容之一。
本文在學(xué)習(xí)和
2、總結(jié)相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上,結(jié)合控制理論相關(guān)原理研究了多智能體包含控制過(guò)程中的領(lǐng)導(dǎo)者選擇方案及可控包含控制問(wèn)題。論文主要工作如下:
1.研究隨機(jī)給定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的二階有向多智能體網(wǎng)絡(luò)的可控包含控制問(wèn)題。針對(duì)當(dāng)前包含控制研究成果大多沒(méi)有考慮多智能體網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)導(dǎo)者與跟隨者的可控配置問(wèn)題,本章將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可控性理論引入到多智能體包含控制問(wèn)題中,并結(jié)合二分圖最大匹配算法給出了滿足網(wǎng)絡(luò)可控的最少領(lǐng)導(dǎo)者集合,并為跟隨者智能體設(shè)計(jì)相應(yīng)的控制協(xié)議,驅(qū)使跟
3、隨者能夠漸近收斂到由多個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者所構(gòu)成的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)凸包中,從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的可控包含控制。
2.進(jìn)一步研究有強(qiáng)連通分支拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的有向多智能體系統(tǒng)領(lǐng)導(dǎo)者選擇及可控包含控制問(wèn)題。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),智能體被分為兩類(lèi):單元智能體和一般智能體。首先設(shè)計(jì)強(qiáng)連通分支中個(gè)體組成的單元智能體的一致性協(xié)議實(shí)現(xiàn)各個(gè)單元的一致;后由單元和一般智能體構(gòu)成的新拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),結(jié)合二分圖最大匹配算法確定滿足網(wǎng)絡(luò)可控的最少領(lǐng)導(dǎo)者集合,并為所有智能個(gè)體設(shè)計(jì)相應(yīng)的控制協(xié)議,
4、驅(qū)使跟隨者漸近收斂到多個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者組成的動(dòng)態(tài)凸包中,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的可控包含控制。
3.考慮到現(xiàn)有的有向多智能體系統(tǒng)包含控制算法中,針對(duì)多目標(biāo)任務(wù)時(shí)不能高效的進(jìn)行任務(wù)分配同時(shí)系統(tǒng)滿足可控。文中首先結(jié)合社團(tuán)劃分算法對(duì)有向多智能體系統(tǒng)全局拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,并在每個(gè)社團(tuán)中應(yīng)用二分圖最大匹配算法找出滿足各個(gè)社團(tuán)可控的領(lǐng)導(dǎo)者集合,將分布式目標(biāo)任務(wù)給予領(lǐng)導(dǎo)者實(shí)現(xiàn)各個(gè)社團(tuán)內(nèi)的可控包含執(zhí)行任務(wù)。完成分布式任務(wù)后根據(jù)社團(tuán)間的拓?fù)潢P(guān)系,應(yīng)用之前方法找出滿足
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