發(fā)布時(shí)間：2020-06-09 00:42

【摘要】：近十幾年來(lái),對(duì)于多智能體系統(tǒng)一致性問(wèn)題的研究引起了越來(lái)越多的關(guān)注,這得益于其具有的優(yōu)秀的分布式性能以及廣闊的應(yīng)用前景。隨著多智能體系統(tǒng)規(guī)模的增大,智能體之間必須借助于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通訊。然而在實(shí)際工程當(dāng)中,由于存在傳感器測(cè)量代價(jià)、通訊帶寬以及能量預(yù)算等方面的限制,信息只能在離散的時(shí)刻進(jìn)行傳輸,并且在傳輸之前還要被量化成由有限個(gè)比特表示的數(shù)字信號(hào),這就會(huì)導(dǎo)致現(xiàn)有的大多數(shù)結(jié)果無(wú)法直接應(yīng)用。因此,網(wǎng)絡(luò)化多智能體系統(tǒng)一致性問(wèn)題作為該領(lǐng)域的一個(gè)重要的課題也被廣泛研究。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),這個(gè)問(wèn)題是指通過(guò)設(shè)計(jì)智能體之間局部信息交換的編解碼規(guī)則以及交互規(guī)則來(lái)使得系統(tǒng)中所有智能體關(guān)于某個(gè)特定的物理量達(dá)成全局一致。為了能夠減輕通訊網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載,期望每個(gè)智能體在傳輸時(shí)所占用的比特率盡可能的低,因此有限比特動(dòng)態(tài)量化策略的設(shè)計(jì)是一個(gè)研究重點(diǎn)。然而,由于多智能體系統(tǒng)的協(xié)作屬性,每個(gè)智能體幾乎無(wú)法獲取鄰居智能體所采用的控制輸入信息,這也給動(dòng)態(tài)量化所必需的量化區(qū)間同步帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。在已有的研究工作基礎(chǔ)上,本文主要研究網(wǎng)絡(luò)化多智能體系統(tǒng)的有限比特量化一致性問(wèn)題。主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面:首先,提出了一種基于內(nèi)部飽和函數(shù)的動(dòng)態(tài)編解碼策略。為了保證相鄰智能體之間的量化區(qū)間能夠同步,傳統(tǒng)方法通常利用一些全局信息對(duì)整個(gè)多智能體系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行估計(jì),從而預(yù)測(cè)出智能體所采用的控制輸入,但是這些全局信息在大多數(shù)情況下是很難獲得的。通過(guò)在每個(gè)智能體的控制器中引入內(nèi)部飽和函數(shù)來(lái)將控制輸入限制在可預(yù)知的范圍之內(nèi);利用這個(gè)可以共享的信息,相鄰智能體可以以相同幅度更新對(duì)應(yīng)的量化區(qū)間,從而完成同步。然后,在上述動(dòng)態(tài)編解碼策略的基礎(chǔ)上,提出了一種基于固定內(nèi)部飽和值的有限比特量化一致性協(xié)議。在任意給定的固定內(nèi)部飽和值以及滿足選取條件的一致性協(xié)議參數(shù)條件下,多智能體系統(tǒng)僅利用有限比特率就可以實(shí)現(xiàn)近似一致,且比特率最低為1比特/步。另外,針對(duì)實(shí)際系統(tǒng)中不可避免的有界加性噪聲的干擾以及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)未知的情況進(jìn)行了分析,通過(guò)對(duì)一致性協(xié)議進(jìn)行優(yōu)化可以保證在不要求更高比特率的前提下近似一致仍然可以實(shí)現(xiàn)。進(jìn)一步,提出了基于動(dòng)態(tài)內(nèi)部飽和值的有限比特量化一致性協(xié)議。通過(guò)設(shè)計(jì)指數(shù)型和混合型的時(shí)變內(nèi)部飽和值,可以保證各個(gè)智能體的量化誤差隨著時(shí)間趨向于零。那么由此得到的新的量化一致性協(xié)議在不提高比特率的基礎(chǔ)上能夠使得多智能體系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)更加精確的漸近一致。另外,針對(duì)系統(tǒng)中存在有界加性噪聲以及估計(jì)失配干擾的情況進(jìn)行了分析,通過(guò)對(duì)估計(jì)失配的兩種具體場(chǎng)景進(jìn)行建模,可以給出估計(jì)失配的具體形式,并且證明出多智能體系統(tǒng)在有限比特率的條件下可以實(shí)現(xiàn)輸入—狀態(tài)意義下的一致性。最后,借助于事件觸發(fā)機(jī)制,提出了新的解決有限比特量化一致性問(wèn)題的思路。傳統(tǒng)的一致性協(xié)議通常選取一個(gè)固定的周期,每個(gè)智能體在每個(gè)周期開(kāi)始時(shí)對(duì)自己的狀態(tài)進(jìn)行采樣、量化、編碼然后發(fā)送出去。但是這種模式會(huì)造成通訊資源的不必要的浪費(fèi)。本文提出了一種基于事件觸發(fā)的動(dòng)態(tài)量化策略,只有當(dāng)預(yù)先設(shè)定的事件發(fā)生時(shí)智能體才將自己的信息發(fā)送出去;通過(guò)從觸發(fā)時(shí)刻當(dāng)中提取出被忽略的有價(jià)值的信息,給出的量化一致性協(xié)議比現(xiàn)有的大多數(shù)時(shí)間觸發(fā)的結(jié)果所要求的比特率更低。另外,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中存在著時(shí)延的情況,對(duì)事件觸發(fā)策略進(jìn)行了完善,保證一致性仍然能夠?qū)崿F(xiàn),并且給出了計(jì)算給定條件下系統(tǒng)所能忍受的最大網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的方法。
【圖文】：

化控制系統(tǒng)的研究由來(lái)已久，如文獻(xiàn)［２６－３１］。網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)指的是系統(tǒng)的各逡逑個(gè)組成部分（如傳感器，控制器，執(zhí)行器等）借助于一個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息（如參考逡逑輸入，被控對(duì)象的輸出，控制輸入等）的交換［２６］。圖１．１展示了一個(gè)典型的網(wǎng)絡(luò)逡逑化控制系統(tǒng)以及其內(nèi)部的信息流動(dòng)，其中每個(gè)組成部分在發(fā)送信息之前必須將逡逑模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，而這就必須涉及到量化器的設(shè)計(jì)和使用。最基本的量逡逑被控對(duì)象逡逑執(zhí)，器１邋｜…｜執(zhí)￥器ｍ邋１邐｜傳感器１邋｜…｜逡逑共享網(wǎng)絡(luò)逡逑圖１．１網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)中各組成部分之間的信息流動(dòng)逡逑化操作就是“四舍五入”，或者向下（向上）取整，一般稱之為均勻量化；基于這逡逑種原理工作的量化器易于實(shí)現(xiàn)和分析，但遺憾的是如果要量化的信息具有非常逡逑大的幅值，，則對(duì)量化結(jié)果進(jìn)行編碼（如二進(jìn)制編碼）就需要相當(dāng)多的比特?cái)?shù)，這逡逑將會(huì)給通訊網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)巨大的負(fù)載；并且該種量化操作所產(chǎn)生的量化誤差是從始逡逑至終存在的，則在量化誤差的干擾下系統(tǒng)通常無(wú)法實(shí)現(xiàn)漸近穩(wěn)定，而只能退化成逡逑近似穩(wěn)定

須要重新慎重地對(duì)待第二條基本原則。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)化多智能體系統(tǒng)的研究＾我們逡逑不再關(guān)注每個(gè)智能體內(nèi)部各組成部分間的信息流動(dòng)，而是著眼于更高層面上的逡逑智能體之間的信息傳輸。如圖１．２所示為網(wǎng)絡(luò)化多智能體系統(tǒng)中兩個(gè)相鄰的智能逡逑體之間的信息流動(dòng)�？梢钥吹剑總�(gè)智能體都具有一個(gè)編碼器（其中嵌入了量化逡逑３逡逑
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP13

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本文編號(hào)：2703912