张建强，杨凯军，欧阳凌丛

（陕西科技大学电气与控制工程学院，陕西 西安 710021）

0 引言

多智能体编队控制问题如今已经得到非常广泛的关注，其目的是制定控制协议，利用相邻智能体之间的信息交换，使得多智能体系统跟踪并保持参考编队队形。目前，多智能体系统编队控制在合作监视［1］、航空航天［2］、自主水下机器人［3］、多机器人［4］等领域已经得到广泛的应用。

为了解决非线性编队跟踪问题，已有多种控制技术应用于多智能体系统，如自适应滑模、神经网络、模糊逻辑系统等。文献［5-6］提出一种基于自适应滑模的编队控制算法，通过设计滑模面来处理系统中存在的非线性项。文献［7-8］提出基于神经网络的自适应控制算法，使用神经网络逼近未知动力学，解决非线性多智能体系统的编队问题。神经网络可以通过学习和调整权重来适应系统的非线性特性和复杂动态，从而提高控制精度，但其计算通常涉及大量的矩阵运算和迭代优化，耗费大量计算时间，导致运算实时性较差。模糊逻辑系统同样可以处理控制系统存在的未知非线性项［9-11］，该类方法能以任意精度逼近致密集上的任意光滑函数，但是受到模糊规则的限制，其在控制精度方面不及神经网络。但是在运算实时性方面，模糊控制的基本计算是基于一组预定义的模糊规则，这些规则可以通过简单的模糊逻辑运算进行评估，运算相对较快［12］。因此，本文采用模糊控制来处理多智能体系统中的不确定性问题。……