多智能体系统的二部一致性问题研究

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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

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

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研究

多智能体系统一致性研究

多智能体系统一致性研究作者:杨瑞叶冬来源:《山东工业技术》2017年第07期摘要:近年来,多智能体系统一致性问题得到越来越多科学家的重视,其理论成果广泛用于各个领域,本文在前人研究成果基础上,利用代数图论等预备知识,通过建立二阶多智能体系统模型,侧重分析讨论了载没有和有虚拟领导者的两种状态下二阶智能体的一致性问题,并简单给出了一致性协议,这个协议能够令多智能体系统达到一致性收敛,同时利用仿真证明上述理论的正确性。

关键词:多智能体;一致性;二阶系统DOI:10.16640/ki.37-1222/t.2017.07.1161 引言多智能体系统作为分布式人工智能的一个重要分支,目的在于处理复杂的现实问题,如时下比较引人关注的马航MH370失踪问题。

一致性研究在计算机科学中有很长的历史,就多智能体系统而言,如果系统中全部的智能体在所关心的认定数量特性中能够达到同一个值的情况称为一致性。

多智能体完成某一具体任务的前提条件就是其能够达到一致性,只有达到一致性,该系统才能够更快适应周围环境变化(邻居或周边),才能更加准确的完成规定动作。

因此,对于多智能体系统的一致性研究有着现实意义。

2 预备知识与相关理论2.1 代数图论相关知识一般情况,在分析多智能体系统时,通常用数图论来表示各个智能体间的通信。

对于有N 个智能体的多智能体系统,在代数图论中,令其图为,其中,节点集合(即智能体集合),通讯边集合,称为单独一条通讯边,意思是指智能体可以将信息传送给智能体,把称为的一个邻居。

对于任意的节点,若满足,则称这种图为无向图,否则,称为有向图。

在无向图中,智能体之间可以相互接收信息,图中全部节点的出入度都相等,因此无向图也被看作一个平衡图。

而有向树存在于有向图中,它是一种特殊的图结构。

在有向树中,除了一个顶点是源顶点外其余的每一个顶点有且只有一个邻居。

2.2 Lyapunov稳定性定理如果动力系统任何初始条件在平衡态附近的轨迹均能维持在平衡态附近,那么该系统可以称为在处李雅普诺夫(Lyapunov)稳定。

多智能体系统一致性问题概述

多智能体系统一致性问题概述
针对网络环境下订单购买(代理/决策)问题, 相关文献引入分布式一致性协议来协调订单 价格。每个买家指定不同的阈值策略,并按 此下订单。证明了分布式协议可以取得如集 中式决策相同协调效果。
生物学家Winfree指出耦合振子(Coupled Oscillators)系统同步问题可以简化为研究相 耦合振子 位变化问题。相关文献中分析了非线性耦合振 系统同步 子系统Kuramoto 模型的稳定性,基于一致性 理论,得到了确定和不确定振荡频率情况下振 子系统取得同步的结论。
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多智能体系统一致性问题概述
多智能体一致性问题综述
多智能体系统
一致性问题描述
一致性协议
一致性理论应用领域
一致性理论发展趋势展望
多智能体系统
定义: 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,效应器作 用于自身,并能与其他智能体进行通讯的实体 研究多智能体系统的主要目的 期望通过大规模的智能体之间的合作协调来代 替昂贵的单个系统(卫星、机器人、无人驾驶飞 行器、自治水下潜艇等)完成复杂的任务。 在合作控制问题中,智能体之间通过无线网络 或者在初始时刻预输入来共享信息,这些信息包 括相同的控制算法,共同的目标,或者相对的位 置信息。
一致性理论应用领域
编队 控应用 典型领域之一,基于相应的一致性协 议,研究无人机等多智能体系统中高 度保持,编队稳定等性能
在多智能体蜂拥(Flocking)算法应用中 ,一致性算法主要用于实现多智能体间 的速度匹配,在以相同速度运动的前提 下,多智能体间保持一定的距离以避免 相互碰撞。
聚集问题(Rendezvous Problem)是指一 群移动的智能体,通过设计局部控制策 略使得所有的智能体最后能够同时在指 定位置聚集

多智能体系统一致性问题研究的开题报告

多智能体系统一致性问题研究的开题报告

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

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。

饱和受限的多智能体系统一致性问题研究

饱和受限的多智能体系统一致性问题研究

饱和约束下多智能系统的一致性问题研究1、本文概述随着技术的发展,多智能体系统已广泛应用于无人驾驶、无人机集群、自动化生产等领域。

一致性是这些系统的关键研究课题之一,关系到整个系统的稳定性和性能。

在实际应用中,由于通信带宽、计算资源、能源供应等多种因素,多智能体系统往往面临饱和限制。

这些限制可能导致系统性能下降,甚至导致不稳定。

研究饱和约束下多智能体系统的一致性问题具有重要的理论价值和现实意义。

本文旨在研究具有饱和约束的多智能体系统的一致性问题。

我们将介绍多智能体系统的基本知识,包括一致性问题的定义、特征和基本概念。

接下来,我们将分析饱和约束对多智能体系统一致性的影响,并探讨其发生的原因和机制。

在此基础上,我们将提出一系列解决饱和约束问题的策略和方法,包括改进通信协议、优化控制算法和提高计算效率。

我们将通过仿真实验和实际案例验证所提出的策略和方法的有效性,为实际应用提供理论支持和实践指导。

本文的主要贡献包括:1)系统地研究和分析了饱和约束下多智能体系统的一致性问题;2)提出了一系列解决饱和约束的策略和方法;3)通过仿真实验和实际案例验证了所提策略和方法的有效性。

本文的研究成果为多智能体系统的设计和优化提供了重要的理论依据和实践指导,有助于推动多智能体在实际应用中的发展。

2、多智能体系统综述多代理系统(MAS)是由多个代理组成的分布式系统,这些代理可以是物理实体,也可以是软件代理。

他们在特定的环境中合作和谈判,共同完成特定的任务或目标。

多智能体系统的研究涉及多个学科,包括人工智能、控制理论、复杂性科学、经济学和社会学。

智能主体是一个具有一定自主性、社会性、反应性和主动性的实体。

它可以通过传感器感知环境信息,通过效应器作用于环境,并根据特定的目标和策略做出决策和行动。

多智能体系统是这些智能体的集合,它们通过网络进行通信和交换信息,共同实现系统级目标。

(1)分布:智能代理分布在不同的位置,通过网络进行通信和信息交换。

多智能体系统一致性问题概述[行业特制]

多智能体系统一致性问题概述[行业特制]

一致性问题
• 聚集问题 • 同步现象 • 集群运动
8
一类荟萃
Boid模型:
一致性问题的描述
9
一类荟萃
一致性问题的描述
Vicsek模型:
xi
(k
1)
1
1 ni
(k)
( xi
(k)
jNi (k )
xj
(k ))
xi (k)
智能体i的邻居
r
10
智能体i
一类荟萃
一致性问题的描述
Vicsek模型:
xi
xi Axi Bui
(11)

xi Axi Bui , yi Cx(i12)
对方程(11)用状态反馈 :
ui Kxi Wij (xj xi )
对方程(12)用状态反馈 : jNi
ui Kyi Wij ( y j yi ) jNi
17
一类荟萃
图论基础
顶点集合:
V (1, 2,3, 4,5,6)
边集合:
3 2
1
4 5
6
E {(1, 2),(2,3),(3, 4),(3,6),(4,5),(4,6)}
顶点 v的i 邻居集
Ni {v j | (vi , v j ) E}
18
一类荟萃
邻接矩阵:
A [aij ] nn
aij
有向图
一类荟萃
图论基础
有向加权图或有向图:
G (V , E, A)
3 2
4 5
6
V (v1, v2,..., vn ) :代表图的n个顶点;
1
E V V:由节点对组成的边集合;
eij (vi , v:j )如果E 存在从第i个顶点到第j个顶点的信息流,则 该节点对有连边;

多智能体的一致性问题报告

多智能体的一致性问题报告

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。

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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

∑ ∑ ∑ ∑ 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。
C − A ,其中 lih
=
j∈Ni
aij
,h
=i ,C
−aih , h ≠ i
=
diag

j∈N1
a1 j
,
j∈N2
a2 j
,,
j∈Nn
anj



与一般的一致问题不同,本文中邻接矩阵 A 中的元素 aij 可正可负可为 0,拉普拉斯矩阵 L 也不再是 行和为零的对角占优矩阵。与非负邻接矩阵的一般理论的主要区别在于此时的 L 可以是正定的。
(3)
其中 Pˆ= I − ε L ,I 是单位矩阵。
对系统(4),令
Hale Waihona Puke = z (k ) Dx (k ), D ∈ D*
(4)
因为 D−1 = D ,所以 x (k ) = Dz (k ) ,由(3) (4)可得
z (k +1)= Dx (k +1)= DPˆx (k )= DPˆD−1z (k )= D ( I − ε L) D−1z (k )
( ) 的通信情况,以信息流方向来表示,即 v j , vi ∈ ε 表示 v j 的信息可以到达 vi ,且相应的邻接矩阵 A 中对
( ) { ( ) } 应的元素 aij ≠ 0 ,即 v j , vi ∈ ε ⇔ aij = ≠ 0 。 Ni v j v j , vi ∈ ε 表示节点 vi 的邻居集合。
一致性问题是多智能体系统中各智能体相互协同合作的基础,20 世纪 70 年代,美国学者 Degroot 基于统计学与管理学领域,在文献[1]中首次提出了该问题。此后,国内外众多学者针对该问题在文献[2] [3] [4] [5] [6]中展开了系统研究。
目前,大量学者在对协同控制技术的研究上取得了优秀成果,智能体间通过协同作用进行通信,最 终可达到相同的状态值。然而,在现实的社会网络理论中,智能体之间协作与竞争机制并存,我们将其 称为具有拮抗作用的网络系统[7] [8]。通常用符号图来表示智能体之间的通信状态,与之前的研究不同, 符号图中的连接边可以是负边,其对应的邻接矩阵中的元素可正可负可为 0。在具有拮抗作用的网络中, 研究者们最关注的依然是智能体最终能否趋于共同的状态值,即系统能否取得一致性。研究表明,存在 一种另类的“一致”现象:所有的智能体状态值的绝对值会收敛到一个相同的数值,称其为二部一致[9]。
{ } D*= D= diag {σ1,σ 2 ,,σ n},σi ∈{±1} 表示 Rn 中所有规范变换的集合。
设 x (k +1=) x1 (k +1) x2 (k +1) xn (k +1)T ,则
x (k +1) = x (k ) − ε Lx (k ) = ( I − ε L) x (k ) = Pˆx (k )
在本文中我们不考虑自环,即对任意 i = 1, 2,, n , aii = 0 。如果一个环(半环)包含偶数条负边,即
DOI: 10.12677/aam.2019.811204
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应用数学进展
唐芳,韩摩西
ai1,i2ai2,i3 aip,i1 > 0 ,则此环为正环;若 ai1,i2ai2,i3 aip,i1 < 0 ,则此环为负环。在有向图中,我们把共享相
收稿日期:2019年10月21日;录用日期:2019年11月6日;发布日期:2019年11月13日
摘要
本文针对合作与竞争机制并存的一阶离散时间多智能体系统,应用符号图理论、非负矩阵理论和稳定性 理论,通过规范变换,建立了无向拓扑及有向拓扑下一阶离散时间多智能体系统的二部一致性理论。
关键词
多智能体系统,符号图,离散系统,规范变换,结构平衡,二部一致
Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2019, 8(11), 1745-1752 Published Online November 2019 in Hans. /journal/aam https:///10.12677/aam.2019.811204
3. 无向拓扑图下的一阶离散系统的二部一致性
考虑一个一阶离散系统
xi (k +1=) xi (k ) + ui (k )
(1)
设计控制协议
( ) ( ) ui (k ) = −ε ∑ aij xi (k ) − sgn aij xj (k )
(2)
j∈Ni
其中 ε > 0 表示步长,sgn (⋅) 表示符号函数,aij > 0 表示第 i 个智能体与第 j 个智能体相互之间存在合作关
∑ lD,ih
=

j∈Ni
aij
,h =i
(6)
σ iσ haih , h ≠ i
下面给出了结构平衡的定义及其相关等价条件。
定义 2 [9]:对于符号图 G ( A) ,如果存在两个集合 V1 与 V2 ,使得 V1 V2 = ∅ ,V1 V2 = V ,并且对 任意 vi , v j ∈Vq , q ∈{1, 2} ,有 aij ≥ 0 ;对任意 vi ∈Vq , v j ∈Vr , q ≠ r , q, r ∈{1, 2} ,有 aij ≤ 0 ,则 G ( A) 是
Research on Bipartite Consensus Problems of Multi-Agent Systems
Fang Tang, Moxi Han
School of Mathematical Sciences, Xinjiang Normal University, Urumqi Xinjiang
( ) = I − ε DLD−1 z (k ) = ( I − ε LD ) z (k ) = Pd z (k )
(5)
DOI: 10.12677/aam.2019.811204
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应用数学进展
唐芳,韩摩西
其中 Pd= I − ε LD ,我们把带有参数 ε 的矩阵 Pd 称为 Perron 阵= 。 LD D= LD−1 DLD 是矩阵 L 在规范变换 下对应的新的 Laplacian 矩阵, LD 中的元素 lD,ih 可表示为:
文章引用: 唐芳, 韩摩西. 多智能体系统的二部一致性问题研究[J]. 应用数学进展, 2019, 8(11): 1745-1752. DOI: 10.12677/aam.2019.811204
唐芳,韩摩西
Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
vi1, vi2 ,, vim 是不同的,P 的长度为 m −1 。 G ( A) 中的有向环是指一条具有相同起点和终点的有向路径,
即 vim = vi1 。 对于矩阵 M = mij n×n ,如果对任意的 i, j = 1, 2,, n , mij ≥ 0 ,我们称 M 是一个非负矩阵。若非负
二部一致的概念由学者 Altafini 在文献[9]中首先提出,该文献研究了存在拮抗作用时,符号图中的 智能体怎样通过分布式协议实现一致及其可以达到何种程度的一致之后,众多学者也从各个角度出发, 对多智能体系统的二部一致性开展了系统深入的研究。文献[10]提出了一种基于事件的具有拮抗作用的多 智能体系统的二部一致性问题,利用多智能体网络的符号拉普拉斯矩阵的谱性质,分析了系统的二部一 致稳定性。文献[11]研究了一般情形下多智能体系统的二部一致性,并给出了利用全局状态信息得到的分 布式控制率。文献[12]研究了连续时间多智能体系统在符号有向图上的二部一致性问题,并应用现有的反 馈和输出一致性算法直接求解二部一致性问题。
矩阵 M 的行(或列)和是 1,则称矩阵 M 是行(或列)随机矩阵,特别地,我们把既是行随机又是列随机的
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