多智能体的一致性问题报告

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。

多智能体系统一致性问题研究的开题报告一、选题背景多智能体系统在交通、通信、制造、航空等领域中得到广泛应用。

多智能体系统的研究涉及到许多问题，其中一致性问题是其中的一个重要问题。

一致性问题是指多个智能体在不同的状态下，通过信息交互和状态更新，实现系统的统一行动。

因此，对多智能体系统一致性问题的研究有着重要的理论和实际意义。

二、研究目的本研究的主要目的是探究多智能体系统中的一致性问题，特别是在实际应用中的场景下，设计一种适用的多智能体协议，以实现系统的一致性。

三、研究内容1.对多智能体系统中的一致性问题进行理论分析和总结。

2.研究多智能体系统中的一致性问题的数学模型和算法。

3.设计一种适用于实际应用场景下的多智能体协议，以实现系统的一致性。

4.通过仿真实验验证所设计的多智能体协议的可行性和有效性。

四、研究方法1.理论分析和总结。

2.数学建模和算法设计。

3.计算机仿真。

五、预期成果1.分析多智能体系统中一致性问题的理论基础。

2.设计一种适用于实际场景下的多智能体协议，以实现系统的一致性。

3.通过仿真实验验证所设计的多智能体协议的可行性和有效性。

六、进度安排第一阶段：2021年9月——2021年12月深入了解多智能体系统中的一致性问题，分析多智能体协议的理论基础，并进行数学建模和算法设计。

第二阶段：2022年1月——2022年6月设计一种适用于实际场景下的多智能体协议，并进行仿真实验。

第三阶段：2022年7月——2022年12月综合分析仿真实验结果，并进行总结撰写论文。

七、论文组成1.绪论：介绍多智能体系统的一致性问题和研究意义。

2.相关理论：分析多智能体系统的数学模型和算法。

3.多智能体协议设计：设计一种适用于实际场景下的多智能体协议。

4.仿真实验：验证所设计的多智能体协议的可行性和有效性。

5.总结与展望：总结本研究工作，展望未来研究方向。

八、参考文献[1] Hong, Y., & Hu, J. (2014). Tracking of multiple nonholonomic agents with a virtual leader. IEEE Transactions on Automatic Control,59(8), 2104-2109.[2] Li, G., & Wang, L. (2017). Consensus of multi-agent systems with intermittent communication: a domain system approach. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 47(3), 423-437.[3] Ren, W., & Beard, R. W. (2008). Distributed consensus in multi-vehicle cooperative control: theory and applications. Springer Science & Business Media.[4] Wang, L., Hong, Y., & Hu, J. (2013). Distributed coordination of multiple mobile agents with double-integrator dynamics. IEEE Transactions on Automatic Control, 58(5), 1227-1232.[5] Zhang, W., Meng, Z., & Li, J. (2019). Containment control for heterogeneous multi-agent systems with dynamic topology. Information Sciences, 479, 441-451.。

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。

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?。

Microcomputer Applications V ol.27,No.6,2011研究与设计微型电脑应用2011年第27卷第6期5文章编号：1007-757X(2011)06-0025-04具有动态领导节点的多智能体系统一致性分析熊坤鹏，卢俊国摘要：具有领导节点的一致性问题是多智能体协调控制重要研究内容。

目前其研究结论主要集中在系统通信拓扑关系固定不变这一前提下，对于系统通信拓扑关系为动态变化时具有领导节点的一致性问题尚未得到完全解决。

对系统通信拓扑关系为有向、时变情况下的具有领导节点的多智能体系统一致性问题进行研究。

分析并给出了在领导节点为常值和时变两种情况下多智能体系统达到一致的条件。

并通过矩阵论和图论相关知识给出了详细证明。

最后通过仿真实例验证了结论的正确性。

关键词：协调控制；一致性；动态拓扑关系；领导节点中图分类号：TP311文献标志码：A0引言近年来，随着分布式计算机技术、网络通信技术等的迅速发展，多智能体协调控制([1]-[10])已成为控制领域的一个研究热点。

一致性问题作为多智能体协调控制的重要研究方向，受到来自各个领域研究者的广泛关注，尤其是移动机器人、无人驾驶飞行器等研究领域。

在多智能体系统中，一致性是指智能体就某些状态量趋于一致，而一致性算法是指多个智能体基于局部信息采取的使得个体状态趋于一致的协议。

早在1995年，Vicsek 等人就对基于局部信息设计控制算法并使系统就某一状态趋于一致的问题进行了研究[1]，提出了系统的模型以及相关假设。

文献[2]中，Jadbabaie 等人在Vicsek[1]提出的模型以及假设基础上，采用临近通信原则设计了系统的局部控制算法，并证明了系统在该控制算法作用下达到一致的结论。

文献[3]、[4]中，Olfati-Saber 等人对一阶连续通信系统一致性问题进行研究，给出了系统在通信拓扑为时变、时延情况下的一致性结论。

以上各文献都假设各智能体是等同的且不具有领导节点，各智能体通过信息传递最终趋向于与初始值以及通信拓扑关系有关的某一状态。

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。

基于模型参考的异构多智能体平均一致性模型参考的异构多智能体平均一致性是指在多智能体系统中，各个智能体根据各自的模型参考控制器，通过相互协作学习和交互，达到一致性的目标。

异构多智能体是指具有不同模型和控制器的智能体，模型参考控制器是指智能体利用自身模型和参考模型进行控制的方法。

在实际应用中，模型参考的异构多智能体平均一致性具有重要的理论和应用价值。

多智能体系统是由多个智能体组成的复杂系统，智能体之间通过信息交换和协作实现整体目标的达成。

异构多智能体指的是智能体在性质、状态和行为上存在差异的情况。

在实际应用中，不同的智能体可能具有不同的传感器、执行器、模型和控制器，这导致了系统的异构性。

异构多智能体系统的平均一致性是指整个系统中所有智能体的状态、行为和目标逐渐趋向于一致。

通过模型参考的控制方法，每个智能体可以根据自身的参考模型调整自身的动作和策略。

通过交互和学习，智能体可以逐步优化自身的参考模型，使得整个系统的性能逐渐提高，并达到一致的目标。

模型参考的异构多智能体系统平均一致性在实际应用中具有重要的意义。

它可以应用于复杂的控制问题，例如交通系统、机器人协作等。

这些系统中存在大量的智能体，并且智能体具有差异性，通过模型参考的异构多智能体平均一致性方法可以有效地解决这些问题。

它可以应用于分布式系统的控制和管理，例如智能电网、智能城市等。

在这些系统中，多个智能体需要共同协作完成任务，通过模型参考的控制方法可以提高系统的整体性能和稳定性。

它还可以应用于机器学习和深度学习等领域，通过多智能体的协作和学习，可以提高学习算法的性能和效率。

模型参考的异构多智能体平均一致性是一种重要的控制方法，可以有效地解决多智能体系统中的协作和一致性问题。

在实际应用中具有广泛的应用前景，可以应用于复杂的控制问题、分布式系统的管理和控制，以及机器学习和深度学习等领域。

······························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。