近年來,多自主體網(wǎng)絡(luò)因在多機器人合作、分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)自主配置、無人機編隊和多導(dǎo)彈聯(lián)合攻擊作戰(zhàn)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用而引起學(xué)者們的普遍關(guān)注。多自主體網(wǎng)絡(luò)指的是眾多自治或半自治的個體相互作用所形成的復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng),其中,個體和個體之間的相互作用分別被抽象為幾何圖中的節(jié)點和鏈接。自然界的生物網(wǎng)絡(luò)是一類典型的多自主體網(wǎng)絡(luò),如螞蟻搬家、鳥群遷徙、魚群覓食等。通過個體之間的簡單協(xié)作,生物網(wǎng)絡(luò)通常會呈現(xiàn)一些自組織、自適應(yīng)、自主性及聚集等復(fù)雜性行為�；谶@些生物群集智能特性,多自主體網(wǎng)絡(luò)被廣泛地應(yīng)用于各類人工系統(tǒng),如國際互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、智能電網(wǎng)、高速公路網(wǎng)等,為人類社會服務(wù)。伴隨科學(xué)技術(shù)的日益更新,多自主體網(wǎng)絡(luò)框架下多樣化、混合型協(xié)同與性能優(yōu)化模式在經(jīng)濟發(fā)展、國防建設(shè)、科學(xué)探索以及人類日常生活中發(fā)揮著重要作用。 分析現(xiàn)實中典型的多自主體網(wǎng)絡(luò),由于節(jié)點動力學(xué)的復(fù)雜性、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性及實際目標(biāo)任務(wù)的復(fù)雜性,仍然存在許多控制與優(yōu)化等方面的困難�；诖�,本學(xué)位論文在前人工作基礎(chǔ)上,以多自主體網(wǎng)絡(luò)為研究對象,從控制論與優(yōu)化角度,利用微分動力學(xué)原理、矩陣?yán)碚�、代�?shù)圖論、凸規(guī)劃和隨機分析等技術(shù)手段,研究多自主體網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)控制與優(yōu)化的一些基本問題,并得到一些新的理論結(jié)果。本學(xué)位論文的主要研究工作概括如下： 針對網(wǎng)絡(luò)中資源或代價受約束等實際問題,研究多自主體網(wǎng)絡(luò)的保性能協(xié)同。設(shè)計個體位置相關(guān)的二次型性能指標(biāo)函數(shù),結(jié)合混雜脈沖控制與最優(yōu)控制給出精確的混雜協(xié)調(diào)控制算法,并得到二階多自主體網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)一致性和保性能的充分條件。研究表明,這類二階協(xié)同行為與位置性能結(jié)合的研究方案在機器人或者無人機路徑規(guī)劃方面具有實際應(yīng)用價值。 針對實際環(huán)境中目標(biāo)任務(wù)的多樣化與復(fù)雜性,研究多自主體網(wǎng)絡(luò)的多協(xié)同問題。設(shè)計基于事件規(guī)則的協(xié)調(diào)控制算法,引入聯(lián)合的協(xié)同與競爭機制,克服已有文獻依賴拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)假設(shè)的保守性,實現(xiàn)多自主體網(wǎng)絡(luò)的多一致性。研究結(jié)果表明,與現(xiàn)有文獻比較,利用分組事件規(guī)則所形成的迭代間隔更大,在一定程度上能夠優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)中個體的控制迭代次數(shù)。 針對多自主體網(wǎng)絡(luò)中單一致性和誤差漸近穩(wěn)定相對保守等問題,進一步研究多自主體網(wǎng)絡(luò)的多協(xié)同問題,引入混雜多子群協(xié)同的概念刻畫多自主體網(wǎng)絡(luò)涌現(xiàn)多樣化、混合型協(xié)同行為的情形,提出不全同信息交換機制,改進已有文獻中基于同源信息構(gòu)建控制器的方法,設(shè)計適用的混雜協(xié)調(diào)控制算法,實現(xiàn)多自主體網(wǎng)絡(luò)的雜多子群協(xié)同。 針對實際傳感器網(wǎng)絡(luò)中的效能優(yōu)化問題,研究具信道約束多自主體網(wǎng)絡(luò)的幾乎處處優(yōu)化一致性�？紤]實際網(wǎng)絡(luò)中通訊代價與帶寬受約束等因素,提出基于量化數(shù)據(jù)的隨機Gossip型次梯度控制算法。研究結(jié)果表明利用這類帶量化的隨機Gossip型次梯度控制算法,多自主體網(wǎng)絡(luò)在一定程度上能夠克服網(wǎng)絡(luò)帶寬受約束的限制以較少的通訊代價達到優(yōu)化一致性。 研究多自主體網(wǎng)絡(luò)的分布式優(yōu)化協(xié)同問題。改進已有文獻中的優(yōu)化算法,引入雙層近似次梯度方法,提出一類基于網(wǎng)絡(luò)一致性的分布式優(yōu)化算法,改善網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化逼近能力,具有很好的實際意義,理論分析與仿真例子表明這類算法的有效性。 最后,對全文內(nèi)容進行總結(jié),并歸納幾類進一步研究工作。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：O157.5;O231
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 多自主體網(wǎng)絡(luò)
    1.3 多自主體網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀
    1.4 本文的研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
2 二階多自主體網(wǎng)絡(luò)的保性能協(xié)同控制
    2.1 引言
    2.2 二階多自主體網(wǎng)絡(luò)的保性能一致性
    2.3 混雜協(xié)調(diào)控制算法
    2.4 數(shù)值例子與仿真
    2.5 小結(jié)
3 具有無向連通拓?fù)涠嘧灾黧w網(wǎng)絡(luò)的多協(xié)同
    3.1 引言
    3.2 多自主體網(wǎng)絡(luò)的多一致性
    3.3 基于事件規(guī)則的協(xié)調(diào)控制算法
    3.4 數(shù)值例子與仿真
    3.5 小結(jié)
4 多自主體網(wǎng)絡(luò)的混雜多子群協(xié)同
    4.1 引言
    4.2 混雜多子群協(xié)同
    4.3 混雜協(xié)調(diào)控制算法
    4.4 數(shù)值例子與仿真
    4.5 小結(jié)
5 具信道約束多自主體網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化一致性
    5.1 引言
    5.2 多自主體網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化一致性
    5.3 Gossip型優(yōu)化協(xié)同算法
    5.4 數(shù)值例子與仿真
    5.5 小結(jié)
6 基于分布式雙層次梯度算法的多自主體網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
    6.1 引言
    6.2 隨機次梯度算法及收斂性分析
    6.3 多自主體網(wǎng)絡(luò)分布式優(yōu)化算法及收斂性分析
    6.4 數(shù)值例子與仿真
    6.5 小結(jié)
7 總結(jié)與未來研究
    7.1 全文總結(jié)
    7.2 未來研究工作
致謝
參考文獻
附錄Ⅰ 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表論文目錄
附錄Ⅱ 攻讀博士學(xué)位期間參與的科研項目
附錄Ⅲ 公開發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與博士學(xué)位論文的關(guān)系

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本文編號：2843153