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分布式多智能体网络协调

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简介：
分布式多智能体网络协调研究领域聚焦于开发和分析分散式系统中的算法与协议，旨在实现复杂环境下多个自主代理间的有效沟通、协作及资源分配，以达成共同目标。 Wei Ren和Yongcan Cao关于多智能体系统分布式协调控制方向的经典教材。

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  • 分布式多智能体网络协调
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    分布式多智能体网络协调研究领域聚焦于开发和分析分散式系统中的算法与协议，旨在实现复杂环境下多个自主代理间的有效沟通、协作及资源分配，以达成共同目标。 Wei Ren和Yongcan Cao关于多智能体系统分布式协调控制方向的经典教材。
     
  • 分布式多智能体系统的协同控制
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    《分布式多智能体系统的协同控制》一书专注于研究如何通过局部交互实现大规模智能体系统的一致性和任务完成。本书深入探讨了分布式算法、网络拓扑结构以及鲁棒性等关键技术，为解决复杂环境下的协作问题提供了理论基础与实践指导。 一本关于分布式MATLAB程序实现的英文原版书籍。
     
  • 多智能体系统的动态协调与分布式控制设计
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    本研究聚焦于多智能体系统中的动态协调及分布式控制策略的设计与优化，旨在提升复杂环境下的协同作业效能。通过理论分析和仿真验证，提出创新性的算法模型以解决现有技术瓶颈，促进相关领域应用的广泛拓展。 多智能体系统研究的核心在于探究个体间的相互作用如何产生群体协调现象的内在机制与原理，其中控制或反馈在多智能体系统的协作运动中起着关键性的作用。本段落主要探讨了几个新兴的基本问题，包括输出调节、集合协同和覆盖。 文中详细介绍了分布式估计及内模原理这两种用于解决多智能体系统分布式输出调节的方法及其研究进展；对于目标集合协调的研究，则从集合聚集与优化两方面进行了深入讨论；在谈及多智能体系统的覆盖时，根据被覆盖对象的特性将其分为区域、边界以及动态目标三种类型，并对它们的相关背景和最新成果做了说明。 最后，本段落还展望了未来关于多智能体系统协同控制理论及应用研究的发展方向。
     
  • 基于网络的异构多智能体系统分布式共识研究
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    本研究聚焦于基于网络的异构多智能体系统的分布式共识问题，探讨在网络环境下如何实现不同类型的智能体之间的协调与合作。通过分析和设计有效的算法策略，促进信息交换和决策同步，以达成全局一致的目标状态。此工作对于复杂系统协同控制具有重要意义。 一类网络异构多智能体系统的分布式共识研究探讨了在复杂网络环境中，不同类型的智能体如何通过分布式算法实现系统内的协调与一致。这类研究对于提升大规模、多样化的智能体协作效率具有重要意义。
     
  • 考虑网络安全限制与多能协同作用的多园区综合能源系统的分布式协调调度
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    本研究探讨了在保障网络安全的前提下，分析并优化多园区综合能源系统中各种能源形式的协同工作，提出一种有效的分布式协调调度策略。 多园区综合能源系统（MCIES）由多个区域配电网与配气网组成，可以显著提高经济效益。针对涉及的配电网、配气网以及不同园区中的众多利益主体，我们提出了一种考虑网络安全约束及多种能源协同互动的分散协调调度双层模型。在该模型中，区域调度层级作为多主体调度层次，负责确保网络的安全性同时向各园区运营商供应能量；而局域调度层级则专注于各个园区之间的利益分配，在电能与天然气相互支持的基础上实现经济最优。 具体而言，三个主要参与者——配电网、配气网和不同园区各自以追求自身最大经济效益为目标。区域调度层通过协调配网-园区联络线功率来促进各方的合作；而局域调度层则基于上级决策提供的信息优化内部设备的运行计划，并调整各园区间的多能源交换量。 为了解决模型中的复杂变量关系，我们采用了一种双目标级联分析法来进行解耦和协调。这种方法将主问题分解成两个层级的问题——上层负责总体策略制定，下层则专注于具体操作细节，在此基础上分别独立建模并进行求解。 通过在天津某地的MCIES系统中的应用实例验证了该方法的有效性：它既保证了网络运行的安全性又满足了不同主体的利益需求，并且充分利用园区间的能源互动优势实现了系统的安全经济优化。
     
  • 多智能体协同与分布式博弈的一致性优化方法
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    本研究聚焦于多智能体系统的协同工作及分布式博弈环境下的策略优化问题，提出了一致性算法以提高系统整体效能和决策质量。 本段落探讨了多智能体协同与分布式博弈的优化一致性方法，并基于此提出了多智能体的一致性协调机制及相应的分布式博弈策略。研究还深入分析了用于实现多智能体一致性的分布式博弈方法，以及相关的算法设计思路。核心议题包括如何通过分布式博弈来促进多个智能体之间的协作和同步，以达到系统整体性能的最优化目标。
     
  • 关于多智能体分布式交通信号协调控制方法的研究论文.pdf
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    本研究论文探讨了多智能体系统在分布式交通信号协调控制中的应用，提出了一种创新的方法以优化城市交通流量管理，减少拥堵和环境污染。 本段落提出了一种基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法，并通过建立交通信号控制智能体BDI模型实现该方法。此方法通过相邻路口信号控制智能体之间的信息交互与协作，在保证各路口绿灯时间利用率高的同时，尽可能使驶入车辆不受红灯影响顺畅通行。 研究团队开发了相应的交通控制微观仿真软件并进行了实验测试，选取了一个包含8个交叉口的复杂网络作为模拟环境。经过多种信号控制系统对比分析后发现，新提出的协调控制方法在实际应用中的表现明显优于传统的定时和感应式控制方式。
     
  • 多智能体系统的分布式控制讲义
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    《多智能体系统的分布式控制讲义》是一份详细讲解多智能体系统中分布式控制策略与算法的教学资料，适用于科研人员和高校师生。 DISC课程涵盖了多智能体的分布式控制，包括图论、矩阵理论和系统理论的基础知识介绍，以及多智能体一致性算法的讲解与推导等内容。
     
  • 分布式包容控制在非线性多智能体网络中的应用（2013年）
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    本研究探讨了分布式包容控制理论在复杂非线性多智能体系统中的应用，旨在实现系统的协同行为和稳定性。发表于2013年。 针对具有本质非线性动态特性的多智能体网络，本段落研究了分布式包容控制问题。假设只有部分个体能够获取领航者的信息，在此基础上利用相对位置和速度数据设计了一种分布式的控制策略。通过代数图论、矩阵理论以及Lyapunov稳定性分析方法的综合应用，得出了非线性网络实现渐近包容控制所需的充分条件。当跟随者的通讯拓扑为有向强连通，并且每个跟随者至少与一个领航者进行信息交换时，可以通过选择合适的控制器增益使所有跟随者最终收敛于由多个领航者构成的静态凸包内。通过仿真实验验证了理论分析的有效性和正确性。