【摘 要】
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多智能体系统的编队控制具有十分重要的理论和应用意义。编队控制作为多智能体系统中的一个重要的问题，在生物学、自动控制、机器人、人工智能等领域有广泛的应用。编队控制的目标就是多个智能体在向特定目标或方向移动的过程中，保持期望的几何状态(即编队队形)。编队控制的关键问题就是如何根据局部邻居信息设计合适的分布式控制算法，使多智能体系统实现期望编队。 本文从图信号处理的角度研究了无向网络拓扑图下的一阶、二
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多智能体系统的编队控制具有十分重要的理论和应用意义。编队控制作为多智能体系统中的一个重要的问题，在生物学、自动控制、机器人、人工智能等领域有广泛的应用。编队控制的目标就是多个智能体在向特定目标或方向移动的过程中，保持期望的几何状态(即编队队形)。编队控制的关键问题就是如何根据局部邻居信息设计合适的分布式控制算法，使多智能体系统实现期望编队。
本文从图信号处理的角度研究了无向网络拓扑图下的一阶、二阶和三阶多智能体系统的编队控制问题。通过引入相对位置误差，我们将原系统的编队控制问题转换成误差系统的一致性问题，并采用图滤波的方法设计了编队控制算法。本文的主要研究工作如下:
(1)针对一阶和二阶多智能体系统，在已知网络拓扑结构的情况下，提出了一种编队控制算法，使系统在有限时间内实现期望的编队。在未知网络拓扑结构的情况下，提出了周期控制算法来实现渐近编队控制。最后，本文分别通过数值仿真验证了理论结果的有效性。
(2)针对三阶多智能体系统，在已知网络拓扑结构的情况下，提出了一种编队控制算法，使系统在有限时间内实现期望的编队。最后，本文通过数值仿真验证了所提出的有限时间编队控制算法的有效性。
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