多智能體系統(tǒng)因其高效率、高容錯性、可擴展性等優(yōu)勢,已普遍應用于戰(zhàn)斗機護航、多枚導彈協(xié)同突防以及智能交通信號控制等諸多方面.一致性是多智能體系統(tǒng)的基本問題,旨在設計控制協(xié)議使得每個智能體的狀態(tài)趨于相同的值.在實際應用中,僅實現(xiàn)系統(tǒng)的一致性難以滿足需求,往往還需考量成本函數(shù)以節(jié)省資源,特別是在系統(tǒng)規(guī)模龐大、能量資源有限的情形下,減少能量消耗尤為重要.因此,多智能體系統(tǒng)優(yōu)化一致性成為近年來備受關注的研究方向之一.然而,相對于單個體系統(tǒng),多智能體系統(tǒng)除了要考慮單個體的動力學方程之外,還要考慮智能體間信息交互對整體動態(tài)和成本函數(shù)的復雜影響,因而多智能體系統(tǒng)優(yōu)化問題更具挑戰(zhàn)性.本文研究領導-跟隨線性多智能體系統(tǒng)的分布式最優(yōu)一致性問題.特別地,全局一致性成本函數(shù)和通訊拓撲是預先給定的,且最優(yōu)協(xié)議是分布式的(僅依賴于相對狀態(tài)信息),這使得現(xiàn)有文獻中的經(jīng)典Riccati策略不再適用(給定全局一致性成本函數(shù),通過求解代數(shù)Riccati方程僅能得到集中式最優(yōu)協(xié)議).本文通過執(zhí)行成本函數(shù)參數(shù)化,發(fā)展新型的分布式最優(yōu)一致性框架,設計預先給定全局一致性成本函數(shù)下的分布式最優(yōu)協(xié)議,進而實現(xiàn)漸近一致性和成本函數(shù)的最小...

【文章頁數(shù)】：122 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
主要符號
第一章 緒論
    1.1 一致性
    1.2 分布式控制
    1.3 多智能體系統(tǒng)優(yōu)化控制
    1.4 主要內(nèi)容
第二章 線性多智能體系統(tǒng)優(yōu)化一致性研究綜述
    2.1 全局最優(yōu)一致性
    2.2 全局次優(yōu)一致性
    2.3 局部最優(yōu)一致性
    2.4 小結
第三章 一階多智能體系統(tǒng)的分布式最優(yōu)一致性
    3.1 引言
    3.2 預備知識
    3.3 問題描述
    3.4 主要結果
    3.5 最優(yōu)解的存在性和可解性
        3.5.1 存在性
        3.5.2 可解性
    3.6 重要技術論斷證明
    3.7 仿真例子
    3.8 小結
第四章 更一般拓撲下一階多智能體系統(tǒng)的分布式最優(yōu)一致性
    4.1 引言
    4.2 預備知識
    4.3 問題描述
    4.4 主要結果
        4.4.1 可行性
        4.4.2 協(xié)議設計
    4.5 重要技術論斷證明
    4.6 仿真例子
    4.7 小結
第五章 二階多智能體系統(tǒng)的分布式最優(yōu)一致性
    5.1 引言
    5.2 預備知識
    5.3 問題描述
    5.4 主要結果
        5.4.1 可行性
        5.4.2 協(xié)議設計
        5.4.3 可解性
    5.5 重要技術論斷證明
    5.6 仿真例子
    5.7 小結
第六章 結論與展望
    6.1 主要貢獻
    6.2 研究展望
參考文獻
致謝
攻讀博士學位期間的研究成果和參與的科研項目
學位論文評閱及答辯情況表



本文編號：3854436