林曼菲,张天平

(扬州大学信息工程学院自动化专业部,江苏扬州 225127)

1 引言

多智能体系统是由多个智能体组成的分布式独立系统,它能够解决单一智能体无法解决的问题,并提高其效率及鲁棒性.特别是分布式多智能体系统的一致性控制在传感器网络、随机多智能体系统、多机器人、机器人编队等领域得到了广泛的研究.多智能体系统的模型可分为无头节点模型和带有头节点的模型[1].对于多智能体系统的分布式控制,多智能体的一致性控制已成为一个主要的研究方向,它的目的是设计分布式算法,使得一组智能体达到给定的协议.文献[2]利用强化学习控制方法(reinforcement learning control,RLC)研究了多智能体系统(multi-agent systems,MAS)中的一致性问题,并给出了一种可视的分布式量化协议来更新动态系统.文献[3]研究了不可测量状态非线性多智能体系统的一致量化控制设计问题.文献[4]研究了具有固定拓扑结构的无向图上多智能体系统的分布式一致跟踪问题,并将命令滤波器后推技术推广到一致性跟踪控制问题中,避免了后推设计中存在的“复杂性爆炸”问题.文献[5]研究了严格反馈形式下的多智能体系统的一致性问题.文献[6]考虑了一组高阶非线性严格反馈多智能体系统在定向通信拓扑上跟踪期望轨迹的输出一致问题.

在实际工业应用中,当执行器将设计的控制信号输入到实际系统中时,它们面临两个问题:信号量化或执行器故障.量化控制技术广泛……