多智能体系统一致性若干问题的研究报告 优质课件
《多智能体控制概述》PPT课件
研究进展——多智能位置部署
映射
Agent作为连续体 将离散图映射到
连续的空间域
Agent系统通讯图
作用于
Agent系统分布式 控制律
用PDE建 模，分析和 设计控制器
PDE方程离 散化
图1 Agent系统分析和设计过程
网络拓扑通讯图：其中的一个实例
图2 4☓12个agent映射到连续空间单位圆上的通讯拓扑图
• Local agent interactions giving rise to global behavior
• Limited information, Veriably correct, rigorous assessment of properties • 要实现的目标：构建机器人协同网络；采用分布式协同控制律；能够通过有限的
用PDE建模
，
，
(5)
因此agent的动态特性就可以用PDE来描述 一阶积分的动态关系可以用抛物PDE表示：
xt (t, r, ) x(t, r, ) x x(t, R,) u(t,)
二阶积分的动态关系可以用双曲的PDE表示：
xtt (t, r, ) x(t, r, ) x x(t, R, ) u(t, )
运动方向
Species achieve synchronized behavior with limited sensing/communication between individuals without apparently following group leader (Couzin et al, Nature 05; Conradt et al, Nature 03)
Research program: what are we after?
多智能体系统的二部一致性问题研究
系， aij < 0 表示第 i 个智能体与第 j 个智能体相互之间存在竞争关系， aij = 0 表示第 i 个智能体与第 j 个
智能体之间不存在信息交流。
对于一个给定的带符号(对称)邻接矩阵
A，
L
=
[lih
] n×n
表示与通信拓扑图
G
(
A)
相对应的
Laplacian
矩
∑ ∑ ∑ ∑ 阵，定义如下： L=
Received: Oct. 21st, 2019; accepted: Nov. 6th, 2019; published: Nov. 13th, 2019
Abstract
For a first-order discrete-time multi-agent system in which cooperation and competition mechanism coexist, we establish its bipartite consensus theories under undirected and directed topology graph based on graph theory, nonnegative matrix theory and stability theory through gauge transformation.
( ) 在无向图中，节点之间没有顺序，边 v j , vi ∈ ε 表示节点 vi 与 v j 可进行信息交流并且信息流没有方向
性。若从顶点 vi 到 v j 有路径，则称 vi 与 v j 是连通的。若图中任意两个点都是连通的，我们把这个图称为 连通图。在有向图中，若对每一对顶点 vi 与 v j ，既存在从 vi 到 v j 的路径，又存在从 v j 到 vi 的路径，则称 此有向图为强连通图。
二阶多智能体系统的有限时间一致性分析
第一章 绪论 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1 1.1 多智能体系统· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1 1.2 一致性问题· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2 1.2.1 一致性问题概述 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2 1.2.2 有限时间一致性概述 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3 1.3 脉冲控制理论概述· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4 1.4 代数图论· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5 1.5 符号说明· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6 1.6 本文的结构安排· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6
不确定通信下多智能体系统的一致性的开题报告
不确定通信下多智能体系统的一致性的开题报告
一致性是多智能体系统设计和控制中的核心问题，因为一个系统的
失去一致性将导致不可预测的行为，并可能导致系统崩溃。
在多智能体
系统中，通信是实现一致性的关键因素，因为多个智能体之间需要进行
信息共享和协作才能达到共同的目标。
然而，在实际应用中，通信可能会出现错误、丢失或延迟，因此可
能导致一致性问题。
这些问题可能严重影响系统的效率和正确性。
因此，今天的多智能体系统面临着对一致性问题的挑战，这是一个很重要的研
究方向。
在这个开题报告中，我们将研究开发一种可靠的通信机制，以确保
多智能体系统的一致性。
特别是，我们将考虑下列方面：
1.多智能体系统的一致性问题的定义和表述；
2.一些常见的通信错误类型，例如：信息丢失、延迟等；
3.现有的一致性保障方法的总结和评估；
4.开发可靠通信机制的基本原理和设计方法；
5.通过模拟和实现试验，对所提出的算法的效能进行检测和验证。
最后，通过对多智能体系统一致性问题的研究和解决方案的开发，
我们将为实现高效、可靠的多智能体协作奠定基础。
多智能体系统协调控制一致性问题研究
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?。
切换拓扑结构下多智能体系统的一致性研究
收稿日期：2021年7月13日，修回日期：2021年8月23日基金项目：国家自然科学基金项目（编号：61573230）资助。
作者简介：罗俊芝，女，博士，讲师，研究方向：导航、制导与控制。
詹环，女，硕士，讲师，研究方向：应用数学。
张雪飞，女，硕士，助教，研究方向：基础数学。
闵祥娟，女，硕士，副教授，研究方向：应用数学。
∗1引言多智能体系统（Multi-agent systems ）是指由大量局部相互作用的简单个体（称为Agent ）组成的复杂系统［1］。
多智能体系统有广泛的应用背景，其理论运用到了车辆编队、无人机协调飞行、物流供应链系统控制等实际问题。
尤其是随着科学技术的发展，多智能体系统的应用研究变得日益重要，近些年来成为控制界学者的关注的焦点［2~11］。
一致性控制问题是多智能体系统研究的重要方面，所谓一致性控制是指基于多智能体系统中个体之间有限的信息交换，设计一致性协议，使得所有智能体的某一个状态量或是所有状态量趋于相等，即使得智能体之间能够达到协调一致性，最终完成复杂任务。
如Wen G H ［2］针对具有无向连通拓扑结构的多智能体系统，假设每个Agent 的状态方程为连续线性模型，研究了系统的分布式一致性控制问题。
Liu S ［3］则针对有向拓扑结构的智能体系统，考虑了带有虚拟的Leader Agent 情形，设计了含有时滞的一致性控制协议，给出了多智能体系统的一致性控制的条件。
Zhang J ［4］利用滑模控制对非线性多智能体系统一致性控制问题进行了研究。
Li Z K 等［5］考虑了系统在有向拓扑结构下，分析了在带有界输入下的分布式一致性跟踪问题。
Shen Q K 等［6］研究了固定拓扑结构下的多智能体系统的自适应一致性控制问题。
注意到文献［2~6］研究中，智能体之间采用的是固定拓扑结构，但是在实际问题中，如车辆编队控制问题，车辆的相对位置关系可能随时间的演变发生变化，从而各智能体之间的拓扑结构相应也会切换拓扑结构下多智能体系统的一致性研究∗罗俊芝詹环张雪飞闵祥娟（陆军装甲兵学院基础部北京100072）摘要针对一类多智能体系统，研究了系统在切换拓扑结构下的一致性控制问题。
多智能体仿真资料PPT课件
专家系统的限制。
5.3.1 多智能体系统概述
3 多智能体系统的应用
多智能体在各个领域中的应用包括：智能机器人、交通控 制、柔性制造、协调专家系统、分布式预测、监控及诊断、 分布式智能决策、软件开发、虚拟实现、网络自动化与智 能化、分布式计算、产品设计、商业管理、网络化的办公 自动化、网络化计算机辅助教学及医疗等。
目前NetLogo 更新频繁，2008年11月26发布了NetLogo4.0.4 版。对于教学和科研等非商业目的应用可免费下载，其网址是：。
5.4.3 常用多智能体模拟工具
2. StarLogo
StarLogo是在美国自然科学基金会和乐高集团(LEGO Group)赞助下，由麻省理工学院多媒体实验室开发的基于 智能体的可编程建模环境。早期版本的StarLogo只能在 Macintosh机器上运行，2000年2月发布了基于Java的 版本，摆脱了计算机平台的限制。
从2004年3月起，Swarm网站迁移到新址：。
5.4.3 常用多智能体模拟工具
5. Repast
Repast是Recursive Porus Agent Simulation的缩写。 这是一个用Java开发的基于智能体的模拟框架。Repast 从Swarm中借鉴了很多设计理念，形成一个“类 Swarm”的模拟软件架构。Repast最初是由芝加哥大学 的社会科学计算实验室开发研制的，后来俄勒岗国家实验 室维护了一段时间，现在由来自政府、教育界和行业组织 成员组成的非赢利机构管理，网址是：。
多对多协商：多个智能体与另外多个智能体同时进行 协商。
3) 智能体之间的通讯
随机非线性多智能体系统一致性研究
随机非线性多智能体系统一致性研究
随机非线性多智能体系统一致性研究主要涉及多智能体系统中，各智能体相互作用下的一致性问题。
在实际应用中，存在大量的非线性因素，而且外部环境存在随机干扰，因此，如何有效地解决随机非线性多智能体系统一致性问题，是当前智能体研究的热点之一。
对于多智能体系统，其一致性指各智能体状态或行为达成一致性的情况。
在实际应用中，多智能体系统应用广泛，例如智能交通、机器人协同控制等领域，而这些系统的复杂性随着系统规模不断扩大而提高，特别是在存在非线性和随机因素下，一致性问题更是具有挑战性。
针对这一问题，目前研究中较为常见的方法是运用一些控制理论方法，例如分布式控制、Lyapunov理论、扰动观测器等，来解决随机非线性多智能体系统的一致性问题。
在分布式控制方法中，智能体间通过本地交换信息，相互协作来实现系统的全局一致性。
其中，一些基于事件激发控制的方法也可以用于提高系统控制效能。
Lyapunov理论也可以用于分析非线性多智能体系统中的稳定性问题，通过设计合适的Lyapunov函数来判断系统是否到达均衡状态。
而扰动观测器则可以用于消除系统的随机干扰，通过观测系统输出来消除外部的随机干扰因素。
总的来说，随机非线性多智能体系统的一致性问题是一个具有挑战性的问题，需要各学科领域的协同研究，以探索更加有效的方法来解决这一问题。
其应用广泛，例如在智能交通、机器人控制、智能城市等多个领域都有广泛的应用前景。