高阶多智能体一致性研究问题

高阶多智能体系统的一致性分析朱旭;闫建国;屈耀红【期刊名称】《电子学报》【年(卷),期】2012(40)12【摘要】Consensus problems for mobile multi-agent systems are practically significant in complicated kinetics systems. While the network communication topology is fixed, based on matrix decomposition theory, information flow consensus criteria is proposed for high-order multi-agent systems, which is a sufficient and necessary condition for asymptotic convergence. Under the assumption that the communication topology has a directed spanning tree,closed-loop transfer function is constructed for MMO systems. Each weight of different state derivatives is analyzed for the influence on convergence stability.If the weights satisfy Hurwitz stability criteria,the system will achieve consensus asymptotically.Finally, simulation results verify the effectiveness of the conclusion.%移动多智能体系统的一致性问题是复杂动力学系统中非常有现实意义的问题.在网络通信拓扑固定时,本文基于矩阵分解理论,提出了高阶多智能体系统中的信息流一致性收敛判据,给出了渐近收敛的充分必要条件；在通信拓扑具有最小生成树的前提下,通过构建多输入多输出系统的闭环传递函数,得到了各个阶次的状态量权重系数对收敛稳定性的影响效果,指出只要状态量权重满足Hurwitz稳定条件,即可实现一致性收敛.最后给出数值算例,仿真结果验证了结论的正确性.【总页数】6页(P2466-2471)【作者】朱旭;闫建国;屈耀红【作者单位】西北工业大学自动化学院,陕西西安710129;西北工业大学自动化学院,陕西西安710129;西北工业大学自动化学院,陕西西安710129【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.高阶多智能体网络在固定和动态拓扑下的一致性分析 [J], 于镝;伍清河;王寅秋2.输入饱和约束下一类多智能体编队系统鲁棒一致性分析 [J], 周绍磊;闫实;刘伟;李瑞涛3.离散时间高阶不确定线性多个体系统保性能一致性分析 [J], 徐君;张国良;曾静;汤文俊;黄鑫4.基于时滞脉冲控制的二阶多智能体一致性分析 [J], 卢雪琳; 黄振坤; 王蒙蒙; 赖艺芬5.l步信息脉冲牵引控制的多智能体一致性分析 [J], 李智勇;黄振坤;宾红华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

多智能体系统一致性综述一 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系统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强健、可靠、高效、可扩展等特性，在科学计算、计算机网络、机器人、制造业、电力系统、交通控制、社会仿真、虚拟现实、计算机游戏、军事等方面广泛应用。

多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，具有重要的现实意义和理论价值。

所谓一致性是指随着时间的演化，一个多智能体系统中所有智能体的某一个状态趋于一致。

一致性协议是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其相邻的智能体的信息交互过程。

当一组智能体要合作共同去完成一项任务，合作控制策略的有效性表现在多智能体必须能够应对各种不可预知的形式和突然变化的环境，必须对任务达成一致意见，这就要求智能体系统随着环境的变化能够达到一致。

因此，智能体之间协调合作控制的一个首要条件是多智能体达到一致。

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，研究进展主要集中在群体集、蜂涌、聚集、传感器网络估计等问题。

目前，许多学科的研究人员都开展了多智能体系统的一致性问题的研究，比如多智能体分布式一致性协议、多智能体协作、蜂涌问题、聚集问题等等。

下面，主要对现有文献中多智能体一致性协议进行了总结，并对相关应用进行简单的介绍。

1.1 图论基础多智能体系统是指由多个具有独立自主能力的智能体通过一定的信息传递方式相互作用形成的系统；如果把系统中的每一个智能体看成是一个节点，任意两个节点传递的智能体之间用有向边来连接的话，智能体的拓扑结构就可以用相应的有向图来表示。

带领导者的多智能体系统中的一致性问题研究的开题报告一、选题背景和研究意义随着多智能体系统的不断发展，越来越多的应用需要多个智能体协同完成任务。

在这些系统中，领导者智能体通常扮演着重要的角色，其可以通过指导其他智能体的动作来实现协同。

然而，如何保证每个智能体都按照领导者的指导行动，从而实现系统的一致性，是一个重要且具有挑战性的问题。

针对这一问题，过去的研究中主要关注的是无领导者情况下的一致性问题，例如通过分布式算法实现所有智能体到达共识等。

然而，在实际应用中，领导者智能体的作用非常关键，如在集群机器人协同控制、飞行器编队控制等场景。

因此，如何有效地设计领导者智能体并保证系统的一致性，是一个非常重要而长期的研究方向。

二、研究目标和方法本文旨在研究带领导者的多智能体系统中的一致性问题，并提出一种有效的解决方案。

具体目标包括：1. 分析多智能体系统中领导者的特点和影响因素；2. 利用分布式算法设计领导者智能体，并保证系统的一致性；3. 通过设计仿真实验验证提出的方案是否可行。

本文的研究方法主要包括文献综述和仿真实验两部分。

在文献综述中，我们将对多智能体系统中的一致性问题和领导者智能体的相关研究进行深入的调研和总结；在仿真实验中，我们将针对一些典型的情况进行设计，并通过实验数据来验证提出的方案的可行性。

三、预期成果通过本次研究，我们预期可以得到以下成果：1. 对带领导者的多智能体系统的一致性问题进行深入的分析和总结，可为相关研究提供参考；2. 提出一种有效的带领导者的多智能体系统的一致性保证方案；3. 通过仿真实验验证所提出的方案的可行性，并得到实验数据及结论。

四、研究难点和解决方案本研究的主要难点在于如何设计领导者智能体，并保证系统的一致性。

针对这一难点，我们的解决方案包括：1. 综合现有的分布式算法研究成果，对领导者智能体进行设计；2. 利用合适的指标来度量系统的一致性，并利用相应的算法进行保证。

五、研究进度安排本研究计划从2022年4月开始，预计于2023年4月左右完成。

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.。

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。

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。