多智能體系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制若干問題研究
本文選題：多智能體系統(tǒng) + 切換拓?fù)?/strong>��； 參考：《吉林大學(xué)》2017年博士論文
【摘要】：日常生活中經(jīng)常看到生物群體協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)的現(xiàn)象,一群鴿子在城市上空飛行,一群大雁排成一字或者人字形飛向遠(yuǎn)方,海洋中的魚群一直保持緊密又龐大的群體。這些生物群體在沒有全局信息和集體控制的情況下,僅依靠彼此之間的信息交流就能完成艱巨而復(fù)雜的任務(wù)。受到生物群體協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)的啟發(fā),科學(xué)家們把這種局部交流就可以體現(xiàn)全局行為的機(jī)制引入到實(shí)際工程領(lǐng)域,提出了多智能體系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制問題。然而當(dāng)智能體之間的距離大于其感應(yīng)半徑、遇到障礙物、復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)邊界等情況下,個(gè)體之間不能進(jìn)行信息交流,導(dǎo)致整個(gè)智能體網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)不連通。目前,大部分多智能體系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制研究都假設(shè)網(wǎng)絡(luò)連通或者使用人工勢(shì)函數(shù)保持網(wǎng)絡(luò)連通,這種假設(shè)在實(shí)際應(yīng)用中很難實(shí)現(xiàn)。為了解決這個(gè)問題,本文提出了一種動(dòng)態(tài)牽制策略,當(dāng)多智能體網(wǎng)絡(luò)不連通時(shí),將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)分成若干個(gè)連通子網(wǎng)絡(luò),然后從每個(gè)連通子網(wǎng)絡(luò)中選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行牽制控制。如此一來(lái),在每個(gè)時(shí)刻每個(gè)智能體都能直接或間接的收到領(lǐng)導(dǎo)者反饋信息,從而網(wǎng)絡(luò)達(dá)到連通并實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)控制�；趧�(dòng)態(tài)牽制策略,本文主要研究了多智能體系統(tǒng)蜂擁控制問題和一致性問題,具體內(nèi)容如下:(1)介紹了多智能體系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制相關(guān)的基本概念,給出了研究背景以及研究意義,回顧了多智能體系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,介紹了蜂擁控制和一致性算法模型及其穩(wěn)定性分析基礎(chǔ)理論知識(shí)。(2)研究了具有切換拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)多智能體系統(tǒng)蜂擁控制問題,提出了一種動(dòng)態(tài)牽制蜂擁控制算法,在不假設(shè)多智能體網(wǎng)絡(luò)連通或不使用無(wú)窮大勢(shì)函數(shù)保持網(wǎng)絡(luò)連通的情況下,可以實(shí)現(xiàn)多智能體系統(tǒng)蜂擁控制�；贚aSalle不變?cè)?證明了所有智能體的速度都能一致并且與虛擬領(lǐng)導(dǎo)者的速度一樣;所有牽制節(jié)點(diǎn)的平均位置與虛擬領(lǐng)導(dǎo)者的位置一樣;智能體之間不會(huì)發(fā)生碰撞;所有智能體的局部勢(shì)能達(dá)到最小化。此外,每個(gè)智能體的動(dòng)力學(xué)模型擴(kuò)展到更一般的二階線性系統(tǒng),提出了新的動(dòng)態(tài)牽制蜂擁控制協(xié)議,有效解決了具有一般二階模型多智能體系統(tǒng)蜂擁控制問題。(3)考慮對(duì)于沒有虛擬領(lǐng)導(dǎo)者的切換拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)多智能體網(wǎng)絡(luò),如何高效地實(shí)現(xiàn)蜂擁。針對(duì)一般二階線性模型多智能體系統(tǒng),提出了具有偽領(lǐng)導(dǎo)者的動(dòng)態(tài)牽制策略。首先定義了個(gè)體適應(yīng)度,選擇整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中適應(yīng)度最低的智能體作為偽領(lǐng)導(dǎo)者,然后從每個(gè)連通子網(wǎng)絡(luò)中選擇一個(gè)適應(yīng)度最低的智能體作為牽制節(jié)點(diǎn)接受偽領(lǐng)導(dǎo)者的反饋信息�；贚aSalle不變?cè)?證明了提出的控制算法可以達(dá)到多智能體系統(tǒng)蜂擁控制。(4)考慮了多智能體網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)動(dòng)過程中遇到障礙物或者復(fù)雜運(yùn)動(dòng)邊界時(shí)的蜂擁控制問題。在障礙物或者復(fù)雜邊界上增加虛擬粒子,然后產(chǎn)生與智能體運(yùn)動(dòng)方向相反的排斥力,還引入了另外一種新的虛擬智能體提供切向作用力使得智能體能更高效地繞過障礙物,再次驗(yàn)證了本文提出的蜂擁控制算法的有效性。(5)研究了具有切換拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)多智能體系統(tǒng)一致性問題,且每個(gè)智能體動(dòng)力學(xué)由一般線性系統(tǒng)表示�；趧�(dòng)態(tài)牽制策略,提出了一種新的動(dòng)態(tài)牽制一致性算法,無(wú)需多智能體網(wǎng)絡(luò)時(shí)刻連通的情況下實(shí)現(xiàn)多智能體系統(tǒng)一致性控制,并且利用Lyapunov函數(shù)分析了一致性算法的穩(wěn)定性。此外,一致算法被進(jìn)一步擴(kuò)展使其解決編隊(duì)控制問題。擴(kuò)展以后的編隊(duì)控制算法不僅可以使所有智能體保持特定隊(duì)形而且能夠使多智能體網(wǎng)絡(luò)以相同的速度到達(dá)某個(gè)目的地。
[Abstract]:On the basis of LaSalle ' s invariant principle , this paper presents a dynamic drafting strategy . ( 3 ) Considering the multi - agent network with no virtual leader , how to efficiently implement the swarm optimization is proposed . Based on LaSalle ' s invariant principle , it is proved that the proposed control algorithm can achieve the control of multi - agent system .
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18;TP13
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，本文編號(hào)：1893511
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