【摘 要】
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近年来,多智能体系统的一致性协同控制在诸如生物集群、传感器网路、多合作机器人、水下作业船、无人机、编队控制、通信拥塞控制等领域得到广泛的关注和发展。但是,在考虑到实际约束和能量优化的条件下,针对多智能体系统一致性问题设计分布式的控制策略,依然具有很大的挑战性。本文主要研究针对多智能体系统的一致性问题,设计相应的分布式预测控制策略。首先,针对二阶采样多智能体系统的一致性问题,提出了一种分布式的预测控
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近年来,多智能体系统的一致性协同控制在诸如生物集群、传感器网路、多合作机器人、水下作业船、无人机、编队控制、通信拥塞控制等领域得到广泛的关注和发展。但是,在考虑到实际约束和能量优化的条件下,针对多智能体系统一致性问题设计分布式的控制策略,依然具有很大的挑战性。本文主要研究针对多智能体系统的一致性问题,设计相应的分布式预测控制策略。首先,针对二阶采样多智能体系统的一致性问题,提出了一种分布式的预测控制策略。这种新型的分布式预测控制策略,基于了每个智能体与它子系统中心的误差,而且只需要智能体之间交换当前的状态。为了计算二阶采样系统的滚动时域优化问题,专门设计了一种反向迭代算法。数值仿真展示了分布式预测控制一致性策略的效果和优势以及采样时间对系统一致性的影响。其次,不同于之前大多数工作研究如何把子系统稳定到一个先验确定的平衡点,本文中提出了一种分布式的预测控制策略来实现耦合约束的线性多智能体系统的诸如一致性或同时性等合作行为。通过在每一时刻只允许一个子系统优化而更新其他子系统方案的策略,保证了分布式预测控制算法的鲁棒可行性。仿真实验验证了分布式预测控制策略的有效性。最后,讨论了把分布式预测控制应用于多智能体系统的另一个特征性的主题-集群控制。针对二阶多智能体系统的集群问题,提出了三种尝试性的分布式预测控制策略。
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