多智能体系统一致性问题概述

Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2023, 12(9), 3872-3885 Published Online September 2023 in Hans. https:///journal/aam https:///10.12677/aam.2023.129381异构非线性多智能体系统的一致性谢浩浩，李超越，贺 鑫长安大学理学院，陕西 西安收稿日期：2023年8月9日；录用日期：2023年9月3日；发布日期：2023年9月8日摘要针对一阶智能体和二阶智能体组成的异构多智能体系统，在无向通讯拓扑下研究了具有输入饱和与非输入饱和的异构非线性多智能体系统的一致性问题。

首先，分别提出了基于牵制控制和事件触发控制的一致性控制协议，其次，通过对每个智能体设计事件触发条件，当满足事件触发条件时，智能体才向周围的邻居传递自身的状态信息和更新控制器，且每个智能体只在自己的触发时刻进行传递和更新。

然后利用图论、Lyapunov 稳定性理论和LaSalle 不变集理论，证明了在满足某些条件下，该系统不仅达到了期望的一致性状态，而且减少了控制器的更新次数，有效地节省了通讯资源。

最后，通过数值模拟验证了理论的正确性。

关键词异构多智能体系统，牵制控制，事件触发控制，一致性，饱和输入，非线性Consensus of Heterogeneous Nonlinear Multi-Agent SystemsHaohao Xie, Chaoyue Li, Xin HeSchool of Sciences, Chang’an University, Xi’an ShaanxiReceived: Aug. 9th , 2023; accepted: Sep. 3rd , 2023; published: Sep. 8th, 2023AbstractThe consensus problem of heterogeneous nonlinear multi-agent systems with and without input saturation is investigated under the undirected communication topology for heterogeneous mul-ti-agent systems composed of first-order agents and second-order agents. First, consensus control protocols based on pinning control and event-triggered control are proposed respectively, and second, by designing event-triggered conditions for each agent, the agent transmits its own state information and updates its controller to its surrounding neighbors only when the event-triggered谢浩浩等conditions are satisfied, and each agent transmits and updates only at its own triggering moments. Then using graph theory, Lyapunov stability theory and LaSalle invariance principle, it is proved that the systems not only achieve the desired consensus state, but also reduce the number of con-troller updates and effectively save the communication resources under the fulfillment of certain conditions. Finally, the correctness of the theory is verified by numerical simulation. KeywordsHeterogeneous Multi-Agent Systems, Pinning Control, Event-Triggered Control, Consensus, Saturated Inputs, NonlinearThis work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言近年来，多智能体系统的一致性问题引起了学者们的广泛关注，并且在传感器网络[1]、编队控制[2]、群居昆虫的集群[3]、机器人[4]等具有广泛的实际应用价值。

多智能体系统的协同控制与优化研究随着科技的不断进步，智能化已经成为现代生活的重要组成部分。

而多智能体系统是其中一个重要领域，多智能体系统是由多个具有自主决策能力的智能体组成的。

在这个系统中，每一个智能体都能感知周围环境，并根据目标进行决策，最终实现团队合作目标的实现。

多智能体系统的研究领域非常广泛，其中最重要的是协同控制与优化研究，也就是如何让多个智能体在各自的决策下进行协同，最终实现整个系统的目标。

本文将会探讨多智能体系统的协同控制与优化研究的几个关键问题。

一、决策一致性问题在多智能体系统中，每个智能体都有自主决策的权利，但是这种决策可能会使整个系统不能协同工作，因为不同智能体之间决策的差异会导致系统的目标不能得到有效的实现。

因此，在多智能体系统中，决策一致性问题成为了非常重要的问题。

在解决决策一致性问题中，可以采用一系列的技术手段，比如说利用强化学习算法，建立了一种全局的奖励机制，对智能体的决策进行监控和评估，同时对于存在决策不一致的情况，采取合适的协商策略，最终达到整体的决策一致性。

二、通信延迟问题多智能体系统中的智能体之间需要进行通信以实现协作。

然而，由于通信环境的不确定性和通讯的时延，存在通信延迟问题，这又会影响到智能体的协同工作。

解决通信延迟问题可以采用一系列技术策略，例如，对实时的信息进行预处理，降低通信时延；采用分布式的算法方法，让每个智能体都可以独立运行，减少通讯的频次，提高整个协同系统的效率。

三、任务分配问题在多智能体系统中，任务分配是非常重要且困难的问题，这需要根据不同的情况采取不同的类型的任务分配策略。

例如，可以采用贪心策略进行任务的分配，但是这种方法可能会导致系统的质量变差，因此应该结合其他策略来优化任务的分配，同时充分研究任务量，最大化任务利用率，尽可能减少工作量。

四、应对突发事件的问题在多智能体系统中，突发事件时常发生，例如某个智能体突然发生故障，或者某个智能体当时不可用，这些都会影响到整个系统的协同效率。

多智能体系统一致性与复杂网络同步控制研究多智能体系统一致性与复杂网络同步控制研究是最近几年来非常热门的研究领域之一。

这个领域的研究主要考虑如何在多智能体系统中实现一致性或复杂网络同步控制，以进一步提高多智能体系统的性能和稳定性。

在这篇文章中，我们将介绍多智能体系统一致性与复杂网络同步控制的概念和应用，以及相关的研究成果。

一、多智能体系统一致性的概念与应用多智能体系统是由多个智能体组成的集合体，每个智能体都可以感知和与其他智能体交互。

而多智能体系统的一致性，则是指多个智能体在系统中具有相同的行为或状态，包括位置、速度、角度等。

一致性在多智能体协同控制、功率系统调度、无线传感器网络等领域都有着广泛的应用。

在多智能体系统中，当智能体之间的通讯或行为出现差异或偏差时，就会导致系统中出现不一致的现象。

为了实现多智能体一致性，研究者们提出了许多不同的控制算法和方法，包括基于分布式控制的一致性方法、基于图论的控制方法以及基于协同点控制的方法等。

其中，基于分布式控制的一致性方法是最为常见和重要的方法之一。

这种方法利用智能体之间的信息交换来实现一致性。

例如，在分布式控制算法中，每个智能体的控制器只依赖于相邻智能体发来的信息，通过控制输入对自身状态进行调整，从而实现整个系统的一致性，这种方法就称为基于局部信息交换的分布式一致性控制。

除此之外，还有一些其他的控制方法也被广泛应用于多智能体系统的一致性控制中。

比如，在无线传感器网络中，基于时序协议的一致性控制方法不仅能够提高网络节点间的信息交互速度，而且还能够避免网络中的数据冲突问题。

二、复杂网络同步控制的概念与应用与多智能体系统一致性控制类似，复杂网络同步控制也是一种协同控制方法。

同时，复杂网络同步控制也是针对网络系统中的一致性问题展开研究的。

复杂网络同步控制的概念是指，在一个复杂网络中，网络中的节点能够在同一时刻达到相同的状态，从而实现整个网络的同步控制。

例如，在物理网络、信息网络、通信网络等领域都有着复杂网络同步控制的应用。

一阶积分器多智能体模型达到平均一致的必要条件1. 引言1.1 概述在多智能体系统中，实现一致性是一个重要的问题。

而平均一致是多智能体系统中最常见的一种一致性目标，它要求系统中的所有智能体达到相同的状态或值。

为了实现平均一致，我们可以考虑使用具有一阶积分器特性的控制算法。

本文主要研究了一阶积分器多智能体模型，并探讨了达到平均一致所必需的条件。

通过对通信网络连接性以及控制算法设计和参数选择进行分析，我们将揭示实现平均一致所必备的关键因素。

1.2 文章结构本文将按照以下结构来介绍一阶积分器多智能体模型达到平均一致的必要条件：- 引言：对文章进行概述并介绍文章结构。

- 一阶积分器多智能体模型：介绍一阶积分器和多智能体系统，并详细解释平均一致性目标。

- 必要条件一：通信网络连接性：讨论通信网络拓扑结构的选择、通信容量要求以及数据传输可靠性保障。

- 必要条件二：控制算法设计与参数选择：探讨控制算法的选取原则与方法论，以及参数选择和调优策略，并介绍控制器稳定性证明方法论。

- 结论：总结所得必要条件和要点，并对研究结果进行讨论和展望。

1.3 目的本文的目的是揭示一阶积分器多智能体模型达到平均一致所必需的条件。

通过对通信网络连接性和控制算法设计与参数选择进行研究，我们将提供了实现平均一致性的关键因素。

这对于多智能体系统中实现协同控制、集成决策等领域具有重要意义。

通过深入了解这些必要条件，可以为未来针对多智能体系统的设计提供指导。

2. 一阶积分器多智能体模型：在本节中，我们将介绍一阶积分器多智能体模型及其相关概念。

首先，我们将对一阶积分器进行概念介绍，然后概述多智能体系统，并介绍平均一致性作为目标。

2.1 一阶积分器概念介绍：一阶积分器是指在控制系统中使用的一种基本组件。

它是一个线性时间不变系统，其输出是输入信号的累积值。

它可以通过对输入信号进行连续求和来实现。

与其他类型的控制器相比，一阶积分器具有简单的结构和功能。

高阶多智能体系统的分组一致性高阶多智能体系统的分组一致性摘要：高阶多智能体系统的分组一致性是指在一个分组内的多智能体系统能够通过协调和合作，实现全局目标。

本文首先介绍了高阶多智能体系统的基本概念和分组一致性的意义，然后详细探讨了影响分组一致性的因素以及解决方案，包括分组通信、协议设计、领导机制等。

最后，通过一个实例分析了高阶多智能体系统的分组一致性问题，并给出了相应的解决方案。

一、引言随着人工智能技术的不断发展，高阶多智能体系统在物联网、智能交通、无人机等领域得到了广泛应用。

在这些应用中，多个智能体通过相互通信和协作，共同完成一定的任务。

然而，由于智能体之间的异质性和复杂性，以及外部环境的不确定性，如何保证多智能体系统的整体性能成为了亟需解决的问题之一。

分组一致性作为一种重要的性能指标，对于高阶多智能体系统的协调和合作起着关键作用。

二、高阶多智能体系统的分组一致性概念分组一致性是指在一个分组内的多个智能体能够通过相互协调和合作，实现系统的整体目标。

在分组一致性中，智能体需要在保持自身特性的基础上，通过与其他智能体的通信和协作，达成某种共识或一致的行为。

三、影响分组一致性的因素1.分组通信：分组内的智能体之间的通信是实现分组一致性的基础。

通信的质量和效率直接影响智能体之间的信息交流和协调能力。

2.智能体异质性：多智能体系统中的智能体往往具有不同的特性和能力。

这种异质性可能导致分组内智能体之间的冲突和矛盾，从而影响分组的一致性。

3.外部环境的不确定性：多智能体系统在外部环境中运行，而外部环境的不确定性会对系统的协调和合作产生影响。

例如，无人机在执行任务时可能会受到天气等因素的影响，导致分组内的智能体之间的行为不一致。

四、解决方案1.分组通信：可以使用现有的通信协议和技术，如无线传感器网络和网络通信协议，来实现分组内智能体之间的通信。

此外，还可以利用网络拓扑结构和分布式算法来提高通信的质量和效率。

2.智能体协议设计：为了实现分组一致性，可以设计适应不同智能体异质性的协议。

多智能体系统协调控制一致性问题研究摘要：本文首先给出了多智能体系统协调控制一致性问题的发展情况，介绍了解决一致性问题的主要原理和适用范围，对一致性协议进行了总结，对一致性问题研究的主要领域进行了简单的概括。

文章最后对多智能体系统未来的发展方向进行了探讨和分析，提出几个具有理论和实践意义的研究方向。

关键词：分布式人工智能；多智能体系统；协调控制；一致性问题1. 引言多智能体系统在20世纪80年代后期成为分布式人工智能研究中的主要研究对象。

研究多智能体系统的主要目的就是期望功能相对简单的智能体之间进行分布式合作协调控制，最终完成复杂任务。

多智能体系统由于其健壮、可靠、高效、可扩展等特性，在计算机网络、机器人、电力系统、交通控制、社会仿真、虚拟现实、军事等方面有着广泛应用［1-3］。

智能体的分布式协调合作能力是多智能体系统的基础，是发挥多智能体系统优势的关键，也是整个系统智能性的体现。

在多智能体分布式协调合作控制问题中，一致性问题作为智能体之间合作协调控制的基础，主要是研究如何基于多智能体系统中个体之间有限的信息交换，来设计的算法，使得所有的智能体的状态达到某同一状态的问题。

一致性协议问题作为智能体之间相互作用、传递信息的规则，它描述了每个智能体和与其相邻的智能体的信息交换过程。

近年来，一致性问题的研究发展迅速，包括生物科学、物理科学、系统与控制科学、计算机科学等各个领域都对一致性问题从不同层面进行了深入分析，一致性问题作为智能体之间合作协调的基础，受到越来越多研究者的关注，成为系统与控制领域的一个重要研究课题。

2. 多智能体系统协调控制中一致性问题阐述2.1图论基础知识图论和矩阵论是一致性问题研究分析中非常重要的工具，很自然的会想到用图论相关知识来表示多智能体相互间传递信息的过程。

如果用G = (V ,E)来表示一个图，其中V表示非空顶点的集合，E V2表示节点对组成的边的集合。

假设集合V中共有n个节点，切编号为i・口2,..., n?。

多智能体的一致性问题的研究报多智能体的一致性问题的研究报告指导老师：唐斌报告人：黄建安多智能体技术应用综述多智能体系统是由多个可计算的智能体组成的集合，其中每一个智能体是一个物理或抽象的实体，并能通过感应器感知周围的环境和效应器作用于自身，并能与其他智能体进行通讯的实体。

作用于自身，并能与其他智能体进行通讯的实体。

多智能体技术是通过采用各智能体间的通讯、合作、协调、调度、管理以及控制来表述实际系统的结构、功能及行为特性。

近年来，随着应用的需要和技术的发展，多智能体的协调控制在世界范围内掀起了研究的热潮。

智能体的分布式协调控制能力是多智能体系统的基础，是发挥多智能体系统优势的关键，也是整个系础，是发挥多智能体系统优势的关键，也是整个系统智能性的体现。

作为多智能体协调控制的问题的基础，一致性问题主要是研究如何基于多智能体系统中个体之间有限的信息交换，来设计的算法，使得所有的智能体的状态达到某同一状态的问题。

一致性协议问题作为智能体之间相互作用、传递信息的规则，它描述了每个智能体和与其相邻的智能体的信息交换过程。

多智能体的一致性问题的发展：1995年，Vicsek等人提出了一个经典的模型来模拟粒子涌现出的一致性行为的现象，并且通过仿真得到了一些很实用的结果。

之后，Jadbabaie等人首先应用矩阵方法对该模型进行了理论分析，发现只要再网络保持连通时，系统最终会趋于一致。

然后，有理论最早提出了一致性问题的理论框架，设计了最一般的一致性算法，发现网络的代数连通度表征了系统收敛的速度，给出了算法达到平均一致性的条件，并将结果扩展到时滞的对称一致性算法。

进一步，Ren与Beard等提出了一致性搜索问题并给出了理论分析。

Moreeau应用凸性收敛进行了理论分析并给出了存在时滞的不对称一致性算法收敛结果。

经过以上大量的研究分析表明，当网络为固定拓扑结构时，只要网络保持连通，连续一致性算法最终会趋于一致；当网络为切换拓扑结构时，如果在有限时间内，存在有网络拓扑结构的并组成的序列，并且所有这些图的并都保持连通，则一致性算法最终也会收敛到一致。

多智能体系统一致性若干问题的研究一、概述在现代科技飞速发展的今天，多智能体系统已成为机器人协作、无人机编队、智能交通等领域中的研究热点。

这类系统由多个智能体组成，每个智能体具备自主决策和协同工作的能力，通过相互间的信息交互和协调，以实现共同的目标。

而在多智能体系统的运作过程中，如何实现各智能体之间的一致性，成为了关键的问题之一。

多智能体系统一致性问题的研究，主要关注如何通过设计合适的分布式控制算法，使得系统中的各个智能体在局部信息交互的基础上，能够实现状态或行为的趋于一致。

这一问题的研究不仅有助于提高系统的协同性能，增强系统的可靠性和鲁棒性，同时也为实际应用提供了理论支持和技术指导。

近年来，随着人工智能技术的不断进步，多智能体系统一致性问题的研究取得了显著的成果。

研究者们提出了各种算法和技术，如基于线性系统的协议设计、基于优化理论的方法、基于博弈论的策略等，以应对不同场景下的一致性需求。

尽管取得了一些进展，但多智能体系统一致性问题仍然面临着诸多挑战。

多智能体系统的复杂性和动态性使得一致性的实现变得尤为困难。

系统中的智能体可能受到各种因素的影响，如通信延迟、噪声干扰、环境变化等，这些因素都可能对一致性的实现产生不利影响。

随着系统规模的扩大，如何设计高效的分布式控制算法，以保证系统的一致性和稳定性，也是一个亟待解决的问题。

本文旨在深入探讨多智能体系统一致性的若干问题，分析现有算法和技术的优缺点，提出新的解决方案和改进措施。

通过本文的研究，我们期望能够为多智能体系统一致性的实现提供更加有效的理论支持和实践指导，推动该领域的研究和应用不断向前发展。

1. 多智能体系统的定义与特点多智能体系统（MultiAgent System, MAS）是由多个具备一定自主性和交互能力的智能体所组成的集合，这些智能体通过相互之间的信息交换和协作，共同解决复杂的问题或完成特定的任务。

每个智能体都可以视为一个独立的计算实体，具备感知、推理、决策和行动的能力，能够在系统中独立操作或与其他智能体进行协同工作。

多智能体系统一致性迭代学习控制方法研究多智能体系统一致性迭代学习控制方法研究1.引言随着人工智能的发展和应用范围的扩大，多智能体系统的研究变得越来越重要。

多智能体系统由多个智能体组成，智能体之间相互协作，共同完成任务。

在许多重要的领域，如交通系统、机器人控制和通信网络等，多智能体系统起着不可替代的作用。

其中，多智能体系统的一致性问题一直是研究的热点之一。

本文将介绍一种基于迭代学习的控制方法，用于解决多智能体系统的一致性问题。

2.相关工作在多智能体系统中，实现智能体之间的一致性是一项具有挑战性的任务。

过去的研究主要集中在传统的控制方法，如PID控制、模糊控制和最优控制等。

然而，这些方法往往只考虑了局部信息，无法全局优化，导致系统的一致性难以实现。

为了解决这个问题，近年来，研究者们开始关注迭代学习方法的应用。

3.系统建模在开始介绍迭代学习控制方法之前，首先需要对多智能体系统进行建模。

假设有N个智能体组成的多智能体系统，每个智能体i的动态方程可以表示为：\[ \dot{x}_i = f_i(x_i) + \sum_{j=1}^N g_{ij}(x_i, x_j) \]其中\( \dot{x}_i \)是智能体i的状态变量的导数，\( f_i(x_i) \)表示内部动态，\( g_{ij}(x_i, x_j) \)表示与其他智能体i和j之间的交互作用。

目标是找到一种控制策略，使得多智能体系统达到一致。

4.迭代学习控制方法迭代学习是一种通过不断迭代来逼近最优解的方法。

在多智能体系统中，迭代学习控制方法的基本思想是每个智能体根据其与邻居之间的误差来更新自身的控制策略，通过多轮迭代逐渐达到一致。

首先，每个智能体i需要考虑到与其他智能体之间的误差，即\[ e_i(t) = \frac{1}{N} \sum_{j=1}^N (x_j(t) - x_i(t)) \]然后，智能体i可以利用误差项来更新其控制策略，即\[ u_i(t+1) = u_i(t) + \Delta t \cdot K_i \cdot e_i(t) \]其中\( u_i(t) \)表示智能体i的控制策略，\( K_i \)是可调参数，用于控制收敛速度，\( \Delta t \)是采样间隔。

······························装·················订·················线······························摘要高阶多智能体一致性调整属于系统设计环节，通过一致性调整可以使系统的性能得到改善，从而使系统满足期望的性能指标。

本文主要研究线性定常系统的运动控制一致性调整方法，包括运动控制超前一致性调整、运动控制滞后一致性调整和运动控制滞后超前一致性调整。

本文首先回顾了系统的时域性能指标和频域性能指标以及系统的一致性调整方式，然后分别讨论了系统一致性调整的根轨迹法和频率特性法。

针对两种方法，分别给出了高阶多智能体超前一致性调整、滞后一致性调整，滞后超前一致性调整的理论依据、适用范围、一致性调整步骤和相应的算法流程图，并针对各个一致性调整方法编写了相应的MATLAB仿真程序，同时利用MATLAB的图形用户界面设计功能对高阶多智能体一致性调整进行了可视化界面设计，为每种一致性调整方法设计了对应的GUI界面。

多智能体协同控制中的一致性问题研究多智能体协同控制是指多个独立智能体通过合作实现一定的任务或目标的过程，它在现代控制领域中越来越受到重视。

在这个领域中，一个关键的问题是如何保持多个智能体之间的一致性，以确保整个系统的稳定性和高效性。

本文将探讨多智能体协同控制中的一致性问题，并介绍一些现有的解决方案。

一、多智能体协同控制中的一致性问题在多智能体协同控制中，一致性问题指的是如何使多个智能体在执行任务时保持相同的行为状态或目标状态。

这是多智能体协同控制中一个非常重要的问题，因为如果智能体之间没有一致性，整个系统就会变得混乱不堪，很难完成任务。

一般来说，多智能体协同控制中的一致性问题分为两种情况：一种是控制策略相同但初始条件不同，另一种是控制策略不同。

对于第一种情况，可以通过设定统一的控制策略，并采用一些基于协同控制的方法来保持多个智能体之间的一致性；对于第二种情况，需要寻找一种自适应的控制策略，以适应智能体之间的异质性。

无论哪种情况，都需要通过一定的手段来保证多个智能体之间的协同和一致性。

二、现有的一些解决方案1. 基于一致性协议的方法一致性协议是多智能体协同控制中最常用的一种方法。

在这种方法中，所有智能体都会收到相同的控制指令，并且根据这些指令实现相同的行为或目标。

通过这种方式，可以保持多个智能体之间的一致性，并且有效地减少系统中的不确定性。

2. 基于集合控制的方法集合控制是一种基于自适应控制的方法，可以应对智能体之间的异质性。

这种方法可以将多个智能体看作一个集合，通过对整个集合进行控制来实现协同和一致性。

这种方法需要对智能体之间的差异进行建模，并根据这些差异来调整控制策略，从而实现更好的协同效果。

3. 基于模型预测控制的方法模型预测控制是一种非常先进的控制方法，可以应用到多智能体协同控制中。

在这种方法中，智能体会根据当前的环境和自身状态，预测未来的行为，并采取相应的控制策略。

这种方法可以适应复杂的环境和各种不确定性，因此在多智能体协同控制中也有很好的适用性。