多智能体
多智能体系统的设计及其应用
多智能体系统的设计及其应用多智能体系统（multi-agent system，MAS）是由一组相互独立、具有自主性和智能性的实体，通过协作完成某些任务的系统。
这些实体之间可以相互通信并共享信息，同时也可以在实体之间进行协商和合作。
随着技术的发展和应用的广泛，多智能体系统在各个领域都得到了广泛应用。
多智能体系统的设计多智能体系统的设计涉及到多个方面，包括系统的架构、智能体的选择、通讯协议的制定等等。
系统的架构是多智能体系统设计的基础，它决定着多智能体系统的性能和可扩展性。
常见的架构包括集中式架构、分布式架构、混合式架构等。
在多智能体系统中，智能体是最基本的单元。
智能体需要具备一定的智能性和自主性，能够根据任务需求自主决策，并通过通讯协议与其他智能体进行协商和交互。
智能体的选择往往由任务需求和系统架构决定。
通讯协议是多智能体系统设计中非常重要的一环。
通讯协议需要考虑到多智能体系统中智能体之间的通讯、数据传输以及协商合作等方面。
常见的通讯协议包括Agent Communication Language（ACL）、FIPA-ACL等。
多智能体系统的应用多智能体系统的应用非常广泛，涵盖了许多领域，如环境监测、智能交通、智能制造等。
在环境监测方面，可以利用多智能体系统实现大规模的环境监测和数据采集。
通过多个智能体的协作，可以实现对环境的全方位、持续性、高精度监测，从而更好地保护生态环境。
智能交通领域也是多智能体系统的热门应用之一。
利用多智能体系统实现交通信号控制、路径规划、拥堵避免等方面，可以有效地提高交通效率、减少交通事故。
在智能制造方面，多智能体系统可以实现对制造流程的综合管理和智能控制。
通过智能体之间的协作，实现组织订单、计划生产、协同制造、可定制等多种功能，从而提高制造效率和质量。
除了上述领域，多智能体系统还广泛应用于金融、医疗、安全等领域。
多智能体系统的应用涉及到复杂的问题和大规模的数据处理，需要结合不同的领域知识和技术手段，从而实现系统的高效性和可靠性。
多智能体 通信 标准
多智能体通信标准
多智能体通信标准是一种用于规范多智能体系统（Multi-Agent Systems，简称MAS）中智能体之间的通信和协作的规范。
它旨在确保智能体之间能够有效地交换信息和协作完成任务，同时保证通信的可靠性和安全性。
多智能体通信标准通常包括以下几个方面：
1.通信语言：多智能体通信标准应规定一种通用的通信语言，用
于智能体之间的信息交换。
这种语言应具备清晰、简洁和易于理解的特点，以便不同智能体之间能够进行有效的沟通。
2.通信协议：多智能体通信标准应规定一种或多种通信协议，以
确保智能体之间的通信能够顺利进行。
这包括数据传输协议、控制协议和同步协议等。
3.通信模式：多智能体通信标准应支持多种通信模式，如广播、
点对点、发布/订阅等。
智能体应根据需要选择合适的通信模
式进行信息交换。
4.安全性：多智能体通信标准应考虑通信的安全性，包括数据的
保密性、完整性和可用性等。
这通常涉及到加密技术、身份验证和访问控制等安全措施的使用。
多智能体通信标准的制定有助于促进多智能体系统的研究和应用发展，提高智能体之间的协作效率和系统的整体性能。
同时，它也为多智能体系统的开发提供了规范化的指导，降低了开发的难度
和复杂性。
多智能体系统的设计与实现
多智能体系统的设计与实现第一章：前言多智能体系统是指由多个相互协作的智能体组成的系统。
这些智能体可以是物理上的实体，也可以是软件上的实体，可以是独立的，也可以互相合作。
多智能体系统应用广泛，包括人工智能、机器人、自动控制等领域。
在这篇文章中，我们将探讨多智能体系统的设计与实现。
第二章：多智能体系统的基本原理多智能体系统的基本原理包括智能体的定义、智能体的分类、智能体的属性等方面。
通常智能体包括感知器、决策器、执行器三部分。
感知器用于感知外部世界的信息，决策器用于从感知器收集的信息中做出决策，执行器用于执行决策。
智能体还有其它属性，如智能体的目标，智能体之间的通讯方式等。
第三章：多智能体系统的设计多智能体系统的设计包括智能体的设计、智能体之间的协作方式的设计、智能体之间的通讯机制的设计等方面。
智能体设计要考虑到其目标、所需属性、感知器、决策器、执行器等方面。
智能体之间的协作方式包括合作、竞争、互补等方式。
多智能体系统的通讯机制有多样性，包括广播、单播、多播等。
设计多智能体系统需要考虑其应用场景，选择合适的设计方案。
第四章：多智能体系统的实现多智能体系统的实现包括智能体的程序代码实现、智能体之间的通讯实现等方面。
智能体的程序代码实现可以采用面向对象或面向过程等编程语言。
智能体之间的通讯实现可以采用TCP/IP、HTTP、WebSocket等通信协议。
第五章：多智能体系统的案例分析多智能体系统的案例分析可以帮助人们更深入地了解多智能体系统的设计与实现。
以下是两个多智能体系统的案例分析。
案例一：智能车队系统智能车队系统是一种由多个智能车辆组成的系统。
每个智能车辆都具有感知器、决策器、执行器三部分。
智能车辆之间通过WiFi等通信方式实现信息交换。
智能车辆在行驶时可以自动避让，自动超车，自动并线等。
这种系统可以使车辆在高速公路上行驶更加安全、高效。
案例二：智能物流系统智能物流系统是一种由多个智能物品组成的物流系统。
多智能体任务分解的分类
多智能体任务分解的分类在多智能体系统中，任务分解是一项关键的技术，可以将复杂的任务分解为更简单的子任务，使每个智能体能够高效地完成任务。
根据任务分解的方式和目标，多智能体任务分解可以分为几种不同的分类。
本文将介绍几种常见的多智能体任务分解分类方式。
#1. 中心化任务分解中心化任务分解是一种常见的多智能体任务分解方式，在这种方式下，一个中心智能体负责将复杂的任务分解为子任务，并将这些子任务分配给其他智能体。
中心智能体负责协调各个智能体的行动，并根据任务进展进行适时调整。
这种任务分解方式适用于任务具有较高的集中性和复杂性的情况，能够更好地协调智能体之间的合作。
#2. 分布式任务分解分布式任务分解是另一种常见的多智能体任务分解方式，它将任务分解为多个子任务，并将这些子任务分配给各个智能体进行独立完成。
每个智能体根据自身的能力和条件选择合适的子任务，并在完成后将结果提交给其他智能体。
这种任务分解方式适用于任务具有较高的分散性和并行性的情况，能够提高系统的运行效率和响应速度。
#3. 合作式任务分解合作式任务分解是多智能体任务分解的一种策略，它要求智能体之间进行密切的合作与协调。
在这种方式下，智能体通过相互通信与共享信息，协同完成复杂任务。
各个智能体之间通过分工合作，共享任务进展和结果，实现任务的高效分解与完成。
合作式任务分解适用于任务具有较高的互动性和关联性的情况，能够提高智能体之间的协同效能。
#4. 级联式任务分解级联式任务分解是一种将任务分解为多个阶段或层次的方式。
在这种分解方式下，每个智能体负责完成一部分任务，并将结果传递给下一阶段或层次的智能体。
这种任务分解方式适用于任务具有严格的顺序性和依赖关系的情况，能够确保任务的按序完成和任务结果的有效传递。
综上所述，多智能体任务分解可以根据分解方式的不同进行分类，包括中心化任务分解、分布式任务分解、合作式任务分解和级联式任务分解等。
这些分类方式提供了多种选项和思路，可以根据具体应用场景和需求选择适合的任务分解策略，使多智能体系统能够高效地完成复杂任务。
多智能体系统的协作控制技术与应用
多智能体系统的协作控制技术与应用第一章概述多智能体系统是由多个智能体组成的一种复杂系统，它们通过相互协作完成任务。
与单一智能体系统相比，多智能体系统具有更高的鲁棒性和适应性，并且在协作方面比单一智能体系统具有更高的效率和灵活性。
因此，多智能体系统已经得到了广泛的研究和应用。
本文将介绍多智能体系统的协作控制技术及其应用。
第二章多智能体系统的协作控制技术2.1 分布式控制分布式控制是多智能体系统的一种常用的协作控制技术，它是指将控制策略分配到多个智能体上，并通过相互协作实现系统的稳定性和性能要求。
其中，每个智能体只能观察到部分状态信息，并且只能与其邻居通信。
2.2 协同控制协同控制是指多个智能体在协作完成任务时通过互相协作实现的一种控制技术。
协同控制中，每个智能体的控制策略与其他智能体的控制策略紧密相连，因此每个智能体的行为都会影响整个系统的性能。
协同控制通常需要解决的问题包括如何合理地分配任务、如何构建相互协作的控制策略等。
2.3 集指导控制集指导控制是多个智能体通过共享信息实现的一种协作控制技术。
在集指导控制中，智能体之间共享信息，通过集指导控制策略来协作完成任务。
第三章多智能体系统的应用3.1 无人机编队无人机编队是多智能体系统应用的一个重要领域。
在无人机编队中，多个无人机通过协作控制，形成编队完成任务。
无人机编队可以应用于搜索救援、军事侦察等领域。
3.2 工业自动化工业自动化是多智能体系统应用的另一个重要领域。
在工业自动化中，多个智能机器人通过协作控制，完成生产线的任务。
工业自动化可以大幅度提高生产效率和产量，并且具有很高的灵活性和适应性。
3.3 智能交通系统智能交通系统是多智能体系统应用的另一个重要领域。
在智能交通系统中，多个智能车辆和智能交通设施通过协作控制，实现道路流量的平衡和交通拥堵的缓解。
第四章结论多智能体系统是一种复杂的系统，在实际应用中具有广泛的应用前景。
本文介绍了多智能体系统的协作控制技术及其应用，并简要分析了其特点和优缺点。
多智能体系统中的几个问题
为了提高多智能体系统的性能，需要对通信延迟和数据同步进行优化，例如采用缓存技术 减少通信次数，或者采用分布式数据库来提高数据同步的效率。
03
决策与规划问题
决策理论
决策理论概述
决策理论是研究在不确定和风险 的环境下，理性决策者如何做出 最优选择的学科。
预期效用理论
预期效用理论是决策理论中的一 种，它基于概率和效用函数的乘 积来评估可能的行动结果。
04
知识表示与学习问题
知识表示方法
陈述性知识
指关于事实和事物的具体信息，可以通过语言、文字、符号等方式进行表达和传播。在多智能体系统中，陈述性知识 用于描述智能体的状态、行为和环境等。
程序性知识
指关于如何执行某项任务或解决某个问题的知识，通常以算法、规则等形式存在。在多智能体系统中，程序性知识用 于指导智能体进行决策和行动。
VS
强化学习的核心是建立奖励机制，通 过奖励和惩罚来引导智能体的行为。 在多智能体系统中，奖励机制的设计 需要考虑到个体和整体目标的平衡。
深度学习在多智能体系统中的应用
深度学习是一种机器学习技术，通过构建多层神经网络来模 拟人类的感知和认知过程。在多智能体系统中，深度学习用 于提高智能体的感知和理解能力，进而提升其决策和协作能 力。
。
分布式控制理论在多智能体系 统中的应用包括一致性控制、
协同控制和编队控制等。
优化算法
01
优化算法是解决多智能体系统中的问题的重要工具，主要目的 是找到最优解或近似最优解。
02
常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、遗传算法等。
在多智能体系统中，优化算法的应用包括任务分配、路径规划
03
、资源分配等。
多智能体资料
多智能体系统在无人 机中的应用案例
• 多智能体系统在无人机中的应用案例 • 无人机编队：多架无人机在表演、搜索等领域进行编队飞行 • 智能巡检：无人机在电力巡检、环境监测等领域进行协同作业 • 物流配送：无人机在快递、急救物资等领域进行协同配送
05
多智能体系统在其他领域的应用与展望
多智能体系统在智能家居领域 的应用
多智能体系统在未来发展趋势与展望
多智能体系统的未来发展趋势
• 跨领域融合：多智能体系统与其他领域进行融合，拓展应用范围 • 边缘计算：多智能体系统在边缘设备上进行计算和处理，提高实时性 • 数据安全：多智能体系统在数据传输和处理过程中保证数据安全
多智能体系统的未来展望
• 智能生活：多智能体系统为人们带来更加智能、便捷的生活体验 • 工业4.0：多智能体系统在工业领域推动工业革命，实现智能制造 • 科技创新：多智能体系统为科技创新提供新的思路和方法
多智能体系统的分类与特点
多智能体系统的分类
• 基于任务的分类：根据任务类型进行分类，如搜索、排序等 • 基于协同方式的分类：根据智能体间的协同方式进行分类，如集中式、分布式等 • 基于学习方法的分类：根据智能体采用的学习方法进行分类，如强化学习、深度 学习等
多智能体系统的特点
• 分布式处理：智能体分布在不同位置，共同完成任务 • 自适应能力：智能体能够根据环境和任务变化调整自身行为 • 可扩展性：多智能体系统可以通过增加智能体数量来提高系统性能
无人机技术的发展现状与趋势
无人机技术的发展现状
• 航拍摄影：无人机在摄影、电影制作等领域的广泛应用 • 物流配送：无人机在快递、急救物资等领域的配送服务 • 环境监测：无人机在环境监测、气象预报等领域的应用
多智能体模拟课件
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特点
多智能体模拟具有分布式、自组 织、自适应性等特点，能够模拟 系统中各个智能体之间的相互作 用和协同工作。
多智能体模拟的重要性
复杂系统模拟
多智能体模拟可以用于模拟复杂 系统，如社会系统、经济系统、
生态系统等，帮助人们更好地理 解和预测系统的行为。
决策支持
多智能体模拟可以为决策者提供基 于数据的模拟和分析，帮助决策者 制定更加科学、合理的决策。
案例五：群体行为多智能体模拟
总结词
群体行为多智能体模拟是一种基于多智能体系统的群 体行为仿真方法，用于研究群体行为的动态特性和群 体决策问题。
详细描述
该案例通过构建多个智能体来模拟群体中的个体成员， 如人群、鸟群、鱼群等。每个智能体都有自己的行为 规则和决策算法，通过相互交互和影响，模拟群体行 为的动态特性和群体决策的形成机制。该案例可以帮 助我们深入理解群体行为的复杂性和提出有效的群体 管理策略。
案例二：交通流多智能体模 拟
总结词
交通流多智能体模拟是一种基于多智能体系 统的交通仿真方法，用于研究交通流的动态 特性和交通拥堵问题。
详细描述
该案例通过构建多个智能体来模拟道路上的 车辆和行人，以及交通信号灯、道路标志等 交通设施。每个智能体都有自己的运动规则 和行为模式，通过相互交互和影响，模拟交 通流的动态特性和交通拥堵的形成机制。该 案例可以帮助我们深入理解交通拥堵问题的
计算机科学领域
总结词
多智能体模拟可以用于研究计算机系统 的性能和行为，优化计算机系统的设计 和应用。
VS
详细描述
多智能体模拟可以用来模拟计算机系统的 运行过程和性能表现，还可以用于研究人 工智能和机器学习等计算机科学的分支领 域。通过对计算机系统的模拟和分析，可 以更好地了解计算机系统的性能和行为， 为计算机系统的优化和应用提供科学依据 和支持。
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分布式计算是一门计算机科学，一种计算方法，和集中式计算是相对的。
它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。
分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence），简称DAI，它是人工智能和分布式计算相结合的产物。
DAI的提出，适应了设计并建立大型复杂智能系统以及计算机支持协同工作（CSCW）的需要。
目前，DAI的研究大约可划分为两个基本范畴：一是分布式问题求解（Distributed Problem Solving，DPS）；另一个是关于多智能体系统（Multi Agent System，MAS）实现技术的研究。
分布式问题求解：往往针对待解决的总问题，将其分解为若干子任务，并为每个子任务设计一个问题求解的子系统。
这里，首先需要智能地确定一个分配策略：如何把总工作任务在一群模块（Module）或者节点（Node）之间进行子任务分配；其次需要智能地确定一个工作任务协同的策略：要在基于分散、松耦合知识源的基础上，实现对问题的合作求解。
这里所谓“分散”的概念是指任务的控制操作和可利用的信息都是分布的，没有全局控制和全局数据；知识源分布在不同的处理节点上，数据、信息、知识和问题的答案可以按照某种规则予以共享。
（松耦合系统通常是基于消息的系统，此时客户端和远程服务并不知道对方是如何实现的。
客户端和服务之间的通讯由消息的架构支配。
只要消息符合协商的架构，则客户端或服务的实现就可以根据需要进行更改，而不必担心会破坏对方。
）(3)主动性(Proactive):对于外界环境的改变，智能体能主动采取活动的能力。
(4)社会性(Social ) : 智能体具有与其它智能体或人进行合作的能力，不同的智能体可根据各自的意图与其它智能体进行交互，以达到解决问题的目的。
(5)进化性:智能体能积累或学习经验和知识，并修改自己的行为以适应新环境。
智能体可以看作是一类特殊的对象，即具有心智状态和智能的对象，智能体本身可以通过对象技术进行构造，而且目前大多数智能体都采用了面向对象的技术，智能体本身具有的特性又弥补了对象技术本身存在的不足，成为继对象技术后，计算机领域的又一次飞跃。
单智能体的基本结构如下图感知器用来接收环境信息；知识库管理用来处理知识库中的各种知识，通信模块在Agent内部进行信息交互；效应器用来影响或改变环境；角色列表对Agent在系统中所扮演的角色进行列表。
多智能体系统（MAS，Multi-AgentSystem）也称多智能体技术（MAT， Multi-Agent T echnology）：是多个智能体组成的集合，是由一个在一个环境中交互通讯、协调合作的多个智能体组成的计算系统。
它的目标是通过智能体之间的紧密合作，将大而复杂的系统建设成小的、彼此互相通信和协调的，易于管理的系统，从而解决大型、复杂的现实问题。
是分布式人工智能（DAI，DistributedArtificial Intelligence）的一个重要分支，是20世纪末至21世纪初国际上人工智能的前沿学科。
研究的目的在于解决大型、复杂的现实问题。
多智能体系统(MAS，M山ti．Agent System)是智能体概念的延伸，是指智能体之间通过连接拓扑结构、刚体连接或者通信连接等，与周围的智能体进行交互【2】。
这种交互方式可指协同、竞争或者知识共享相比于单个智能体的控制效果,多智能体系统的协调控制显现出更好的鲁棒性、灵活性、经济性多智能体系统由于其健壮、可靠、成本低等特点在自主机器人、空间飞行器、无人机和无线传感器网络等领域有着广泛的应用它的研究涉及智能体的知识、目标、技能、规划以及如何使智能体采取协调行动解决问题等。
研究者主要研究智能体之间的交互通信、协调合作、冲突消解等方面，强调多个智能体之间的紧密群体合作，而非个体能力的自治和发挥，主要说明如何分析、设计和集成多个智能体构成相互协作的系统。
Simon的有限性理论是多智能体系统形成的一个重要的理论基础，Simon认为一个大的结构把许多个体组织起来可以弥补个体工作能力的有限；每个个体负责一项专门的任务可以弥补个体学习新任务的能力的有限；社会机构间有组织的信息流动可以弥补个体知识的有限；精确的社会机构和明确的个体任务可以弥补个体处理信息和应用信息的能力的有限。
MuIti-agent之间的通信通信是agent相互协作的前提，多智能体之间知识和信息的交换需要解决有关表示、语言、传输、上下文等方面的问题。
当多个agent组成MAS以后，agent之间信息的交互就产生了所谓的通信问题。
目前agent的通信方式主要有黑板系统和消息通信系统。
黑板系统是传统的人工智能系统和专家系统的议事同程的扩充，通过实用合适的结构支持分布式问题求解。
在Multi．agent系统中，黑板提供公共工作区供agent交换信息、数据和知识。
agent可以在黑板写入信息项，其它agent通过黑板读取信息，agent之间不直接发生通信。
黑板系统实现了局部数据共享，但它的不足之处在于要求各agent具有统一的数据结构或知识表达方式，降低了设计和建造agent的灵活性。
采用消息通信系统是实现灵活复杂的协调策略的基础，消息通信的两个agent只要知道对方地址的标识就可以建立连接，进行直接的消息交换。
消息通信系统中需要解决的问题可分为三个方面，对话管理、通信语言和通信协议。
对话管理：通信意图一旦产生，通常不是一条消息所能完成的，消息与消息之间存在一定的逻辑关系。
一条消息的正确理解不仅依赖于消息内容和对话协议，也依赖于对话历史。
因此通话双方需要对对话过程进行管理，以保证通信内容正确地结合到协议过程中去。
通信语言：通信语言是agent间传送信息和交换知识的媒介，通信双方共享语言的语义、语法的定义。
通信协议：包括高层对话协议和底层传输协议。
对话协议说明对话的基本过程和相应消息的各种可能情况；传输协议指通信中实际使用的底层传送机制，如TCP、SMTP和HTTP。
其中通信语言(ACL ,Agent Communication Language)和通信协议是agent之间能够高效交互信息和知识的基础。
作为一种高层的agent通信语言，ACL一般都有其一定的规范框架，见图2．2所示，ACL位于逻辑层上，用来定义各agent能够理解交流的消息类型和消息内容。
在ACL框架中，主要包括消息类型、消息格式、语义描述和内容语言等几个部分，以及支持的共享本体和采用的交互协议。
一般的ACL在此规范框架上建立起来，其中知识查询与处理语言KQML(Knowledge Query and Manipulation Language) 是当前主流的ACL之一，它是一种用于信息和知识交换的语言和协议，可以认为是一种agent之间消息的表示格式，也可以理解为一种消息处理协议。
作为应用程序与智能系统之间进行交流的一种语言，KQML以知识共享为基础，支持协同问题处理。
标准的KQML语法基于Lisp语言中的S-表达式，用一个通信原语(消息形式)开头，紧跟参数名称和参数值。
图2．3所示为一般的KQML消息语法，它是基于由配对括号括住的表，表的第一元素是行为原语，其余元素是行为原语的参数及其值，图中以冒号开头的是KQML的保留参数关键字。
可见，一条KQML语言结构在概念上分为三层，一是通信层，用来描述底层的通信参数，包括信息发送者(：sender)和接收者(：receiver)信息，该层是KQML语言的核心，明确了agent的收发方；二是协议层，明确了信息所对应的应答标识ID(：in_replyto)、当前信息标识ID(：reply_with)、知识表述语言(：language)以及使用的本体(：ontology)：三是内容层，包含了信息内容(：content)。
KQML与其他通信协议的区别在于，它不仅仅负责传递消息本身，而且能通过定义丰富消息类型及其语义，并告知接收者应如何处理消息内容和如何应答，从而促进agent之间通信的协调。
此外，KQML的实现比较灵活、简单，它与agent间的具体通信方式(如采用的协议和网络的具体形式)无关，其中的内容可以包含任意信息，如编程语言的表达式等。
agent 接收和处理KOML信息的过程见图2．4所示。
多智能体系统常采用协同控制方式，即控制律中包含协同项。
分布式计算、分布式布局为协同控制的主要特征。
协同控制系统不需要中央处理单元，也不需要采集各个智能体的信息给中央处理器。
协同多智能体系统的应用和研究领域较广。
应用方面，例如移动机器人、无人驾驶飞机和自动公路系统等。
理论研究方面，例如群集问题和一致性问题多智能体系统协调控制所研究的问题主要包括:跟踪(tracking)、编队(formation)、蜂拥(flocking)、群集(swarm)、聚集(rendezvous)、分布式滤波(distributed filter)、可控性(controllability)、一致性(consensus)等,多智能体一致性问题研究智能体通过和邻居智能体之间的信息交流,使得所有智能体的状态趋于一个共同感兴趣的目标(也称为一致性状态)。
智能体和邻居智能体之间所釆用的信息交流方式称为控制协议。
处理一致性问题的关键正是在于如何采用一个合理的控制协议使得智能体的状态达到一致。
多智能体系统的一致性问题主要应用于分布式计算以及决策等方面。
此外,一致性问题是多智能体系统协调控制的基础。
“一致性”是指智能体通过自身控制算法，并且与周围的邻居通信，实现全局目标或者执行全局任务，该问题一直是协同控制领域研究的热点。
协同一致性任务是指每个智能体通过其协同控制律实现状态一致，共同完成任务一致性问题作为多智能系统协同控制的基础，其主要包含两个方面的内容：一致性和一致性算法。
一致性是指随着时间的变化，多智能体系统中所有智能体的状态都趋于某个一致的状态。
一致性算法表示多智能体之间的互相作用、传递信息的规则。
其描述了单个智能体与其邻接智能体信息交换的过程。
多智能体系统一致性与复杂网络同步控制研究--郭凌复杂动态网络(complex dynamical networks)的同步(synchronization)问题是与多智能体系统一致性密切相关的一个研究课题,共同关注复杂系统的动力学行为夏日夜晚青蛙的齐鸣、心肌细胞和大脑神经网络的同步、剧场中观众鼓掌频率的逐渐同步。
同步主要研究两个或多个系统借助共同的动力学行为互相作用,通过全局或局部稱合来产生驱动,调整它们的某个动态性质以达到相同性质.相比复杂网络的同步,多智能系统一致性问题更强调个体之间的局部信息交流方式.复杂性科学(complexity science)是当代科学发展的前沿领域之一,以复杂系统和复杂性为研究对象,揭示和解释复杂系统运行规律,涉及的范围包括自然、工程、生物、经济、管理、政治与社会等各个方面,被誉为是“21世纪的科学”.作为复杂性科学的重要研究课题,多智能体系统agentsystems)和复杂动态网络(complex dynamical networks)近年来已经成为系统和控制领域的两个紧密相关的研究热点问题多智能体系统一致性问题得到了更多学者进一步的深入研究,取得了丰硕的成果.从智能体动力学考虑,可将现有结果归纳为以下几类：(1) 一阶积分器系统（2）二阶系统（3）高阶系统（4）线性系统（5）非线性系统根据智能体在系统中作用的不同,可将一致性划分为无领导者的一致性和带有领导者的一致性,即领导-跟随一致性(leader-following consensus).无领导者的一致性,系统一致性状态是由所有智能体共同决定的.领导-跟随一致性中系统一致性状态仅由领导者决定.2005年,文献[126]指出,在迁徙的鱼群中,一部分鱼担任着领导者的工作,其状态不受其他智能体的影响.在多智能体系统中,起到领导作用的智能体称为领导者(leader),其余的智能体称为跟随者(followe r).领导-跟随一致性是指通过智能体间的协调,使得所有跟随者的状态趋于领导者的状态。