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离散时间下多智能体一致性跟踪的研究_杨亚桥.pdf

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简介:
本文探讨了离散时间内多智能体系统的一致性问题,着重分析了如何实现多个智能体在不同初始条件下的协调与同步运动,为复杂网络环境中的控制策略提供了理论依据。 本段落研究了具有参考状态与时滞的离散时间一致性跟踪问题,并提出了一种适用于此类情况的一致性控制器设计方法。通过应用经典李雅普诺夫稳定性理论,证明了在存在参考状态及时滞条件下多智能体系统的稳定性,并提出了基于线性矩阵不等式的判据以评估系统性能。最后,在水下无人航行器协同作战的应用背景下进行了仿真验证,证实所提出的一致性算法和判定准则的有效性和实用性。

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    本文探讨了离散时间内多智能体系统的一致性问题,着重分析了如何实现多个智能体在不同初始条件下的协调与同步运动,为复杂网络环境中的控制策略提供了理论依据。 本段落研究了具有参考状态与时滞的离散时间一致性跟踪问题,并提出了一种适用于此类情况的一致性控制器设计方法。通过应用经典李雅普诺夫稳定性理论,证明了在存在参考状态及时滞条件下多智能体系统的稳定性,并提出了基于线性矩阵不等式的判据以评估系统性能。最后,在水下无人航行器协同作战的应用背景下进行了仿真验证,证实所提出的一致性算法和判定准则的有效性和实用性。
  • 仿真实验涵盖:1. 连续系统;2. 系统;3. 切换拓扑系统...
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    本项目聚焦于多智能体系统的协同控制,通过连续和离散时间模型研究一阶系统的状态一致性,并探讨切换网络拓扑下的影响机制。 多智能体一致性仿真包括以下五个方面: 1. 一阶多智能体连续时间一致性; 2. 一阶多智能体离散时间一致性; 3. 切换拓扑下的一致性,具体为按照周期性由La切至Lb再至Lc最后到Ld的切换过程,在不同网络结构中实现一致性的达成。 4. 考虑时延影响下的系统一致性分析,包括无时延情况、最大时延百分之80条件以及存在最大时延的情形下的一致性表现; 5. 领导跟随模式下的一致性研究,涵盖静态领导和动态变化情景中的协调问题。 本内容适合初学者使用以进行学习。
  • 基于事件驱动三阶系统.pdf
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    本论文探讨了基于事件驱动机制下的三阶离散多智能体系统的动态一致性问题,提出了一种新的控制策略以实现系统的同步与协调。 事件触发控制是智能系统中的重要策略之一,在这种机制下,系统的各个部分通过检测特定状态变化来决定是否需要进行调整或更新,从而实现整体一致性。基于事件触发的三阶离散多智能体系统是一种特别关注的研究领域,此类系统由多个能够互相感知并根据邻居信息作出响应的个体组成。 本段落探讨了如何在这样的复杂环境中设计有效的事件触发机制以保证系统的稳定性与效率。具体而言,文中提出了一种新颖的方法来分析和优化基于位置、速度及加速度误差反馈的一致性控制策略,并通过不等式技巧提出了确保系统一致性的充分条件。这些结论强调了通信网络结构以及耦合强度对一致性的影响。 除此之外,研究还深入探讨了如何避免事件触发控制器陷入频繁更新(即所谓的Zeno行为)的问题,这是实现高效、稳定控制系统的关键挑战之一。文章最后展示了通过仿真验证上述理论的有效性和实用性。 智能系统广泛应用于机器人技术、集群运动控制及移动传感网络等领域,并且其设计与优化涉及到复杂的通信拓扑结构和耦合强度等问题。事件触发机制的设计尤为关键,它需要综合考量系统的内部状态变化以及外部环境影响来确保整体的一致性性能。 总之,本段落的研究成果为智能系统特别是涉及事件触发策略的多智能体系统提供了重要的理论指导和技术支持,在实际应用中具有显著的价值与潜力。
  • 系统中问题参数设计
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    本研究聚焦于离散时间多智能体系统的参数设计,旨在探讨并解决该领域的一致性问题,促进协同控制技术的发展。 本段落研究了二阶多智能体系统在固定、有向通信拓扑条件下的离散时间一致性问题。针对每个智能体,采用了基于速度和位置的分布式控制协议,并分析了速度与位置增益系数以及采样周期等参数对系统一致性的影响。研究表明,在实现二阶多智能体系统的一致性控制时,除了保持个体之间通信拓扑有生成树外,还必须确保控制协议中的各个参数满足一定的约束条件。此外,系统拉普拉斯矩阵的特征值和采样周期对于能否实现渐近一致起到了关键作用。最后,本段落提出了一种关于一致性控制中参数设计的方法,并通过仿真验证了理论分析的正确性。
  • 基于定向通信拓扑异构系统分布式群
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    本研究聚焦于离散时间异构多智能体系统的分布式一致性问题,创新性地引入了定向通信拓扑结构,探讨其在确保系统稳定性和高效协同方面的理论与应用价值。 离散时间异构多智能体系统在具有定向通信拓扑的情况下实现分布式群一致性的问题。
  • 系统仿真.rar
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    本研究探讨了多智能体系统的仿真技术,重点关注一致性的实现与分析方法,旨在通过模拟实验验证和优化系统性能。 提供多智能体系统的一阶和二阶模型的MATLAB仿真代码,包括有领导者和无领导者的案例。这些资源适合初学者学习使用。
  • 系统分布式算法
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    本研究聚焦于多智能体系统中的一致性问题,探索并设计有效的分布式算法以实现系统内各成员间的协调与同步。 利用编码与Simulink来实现相关功能。
  • _MATLAB_系统_multiagent
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    本项目探讨了多智能体系统的稳定性与一致性问题,并利用MATLAB进行仿真研究,适用于学习和探索多智能体系统的设计与分析。 在IT领域尤其是自动化控制与机器人学研究方向上,多智能体系统(MAS)是一个重要的课题。本段落将围绕“一致性”这一核心概念展开讨论,并深入探讨基于MATLAB的多智能体仿真技术及其一阶系统的控制策略。 一致性的概念是指多个智能体通过交互达到某种共同的行为或状态,在位置、速度和决策等多个方面实现同步,从而确保整个系统协同运作并达成既定目标。利用MATLAB编程与仿真工具,可以直观地观察到这种一致性行为,并进行详细分析。 在多智能体系统的MATLAB仿真中,一阶模型是一类常见的研究对象。这类模型通常包括位置和速度两个状态变量的简单机器人等实体。通过通信网络交换信息来实现一致性的控制策略是这些系统的关键特性之一。“包含控制”与“没有包含”的例子可能分别指代了具有特定一致性算法设计的情况以及自然演化的无规则过程。 在实施一致性控制时,常用的手段包括邻域协议、平均协议和潜在场法等。邻域协议是指每个智能体仅与其直接相邻的几个实体通信,并调整自身状态以接近邻居的状态平均值;而平均协议则是所有智能体都与其他成员进行信息交换,力求达到全局一致的目标。此外,利用虚拟势场引导智能体向理想位置移动或避开障碍物也是实现一致性控制的一种有效方法。 在MATLAB环境中,可以使用Simulink和Stateflow等工具来建立模型并执行仿真实验。通过编写脚本定义动力学方程、设计控制器以及设定网络结构,在实际运行中观察系统行为的变化,并评估一致性的达成情况。 同时,Control System Toolbox 和 Robotics System Toolbox 提供了丰富的函数库支持对多智能体系统的动态特性分析及性能测试功能。例如,可以采用LQR或PID等控制方法来优化单个实体的行为策略;或者利用图论理论解决复杂网络的问题。 基于MATLAB的多智能体仿真研究为理解分布式协调、群体智慧和复杂的相互作用提供了有效的途径,并能支持诸如无人机编队飞行、自动驾驶车辆协作以及物联网设备管理的实际应用。在具体项目中,根据特定场景需求选择并优化一致性算法将有助于确保系统能在复杂环境下稳定高效地运行。
  • 基于事件驱动系统
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    本研究聚焦于探索和分析在事件驱动机制下的多智能体系统的动态一致性和稳定性问题,旨在提出新的理论框架与算法策略,以促进该领域的深入发展。 基于事件触发的多智能体一致性算法的研究,本人已亲测程序可用。
  • 关于系统中领导-及代码实现
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    本研究专注于分析和验证多智能体系统中的领导-跟随一致性问题,并提供了相应的算法设计与代码实现,为该领域的理论探索和技术应用提供支持。 《多智能体系统一致性与复杂网络同步控制》一书的第2章探讨了一类多智能体系统的领导-跟随一致性问题。该章节由郭凌老师撰写,详细分析了相关理论和方法,并提供了具体的实例来说明如何实现这类系统的有效协调和一致行为。