【摘 要】
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协作型多智能体系统在智能交通系统、多个机器人协作运输等领域中都有着广泛的应用和巨大的经济价值，因此已经成为控制领域中的一个研究热点。本文从两个方面研究了多智能体系统的协作控制问题。首先，利用事件触发控制和复拉普拉斯矩阵等方法，研究了具有输入时延的多智能体系统的相似编队问题。然后，研究了基于QMIX算法的多智能体协作控制系统在训练过程中，因限定了每个episode中的训练步数导致的伪终态问题。具体研
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协作型多智能体系统在智能交通系统、多个机器人协作运输等领域中都有着广泛的应用和巨大的经济价值，因此已经成为控制领域中的一个研究热点。本文从两个方面研究了多智能体系统的协作控制问题。首先，利用事件触发控制和复拉普拉斯矩阵等方法，研究了具有输入时延的多智能体系统的相似编队问题。然后，研究了基于QMIX算法的多智能体协作控制系统在训练过程中，因限定了每个episode中的训练步数导致的伪终态问题。具体研究内容如下：
(1)研究了一类由复差分方程描述的离散时间多智能体系统的编队问题。通过构造含有智能体状态信息及指数衰减函数的事件触发函数，确定了事件触发时间序列。设计了含有输入时延且只在事件时间序列点处触发的控制器，大大减少了控制器的更新频率，并获得了多智能体系统形成任意给定编队的充分条件。同时，也排除了事件触发时间序列在离散意义下可能存在的芝诺现象。最后通过数值仿真验证了理论结果的有效性。
(2)针对伪终态会导致动作值函数产生巨大的偏差问题，提出了给予伪终态一个负奖励的方法，并且将每个episode中的训练步数添加到智能体的观测数据中，将其作为QMIX算法的训练数据之一。通过实验验证了该方法，在具有不确定性因素的训练环境中，能有效提高QMIX算法的训练速度，让智能体能更快的学会协作完成指定的任务。
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