在城市交通环境，交通流的正确预测是比较困难，因为多个十字路口，这使得预设的交通控制 模型之间的相互作用和纠缠在一起，不能在所有的交通情况下始终保持高性能的预测。考虑 到的强化学习的所具有的自主学习能力，本文提出了基于多智能体强化学习的交通信号控制方 法。没有预设的控制模型，多协作代理可以学习相应的实时交通状况下的最优控制策略。通过 实验结果证明了这种方法的可行性和有效性。

首先阐述了智能体技术的相关定义及特性，通过分析国内外多智能体技术的应用研究文献，对多智能体系统的基础研究进行分析并梳理了多智能体一致性及控制等方向的技术发展。接着选取了机器人控制和无线传感器网络两个领域重点，探讨了近年来多智能体技术在实际工程中的应用变化与最新成果。最后，总结了多智能体技术在工程应用中有待解决的主要问题，指出了未来多智能体技术应用的研究方向。

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多智能体系统中基于李雅普诺夫稳定性的协同容错控制，周卓夫，黄志武，协同一致性问题为分布式多智能体系统的基础问题，网络化多智能体系统可通过协同控制律实现状态一致。单个智能体的执行器故障可通

首先,给出一种适用于可连续通信并具有时变通信延迟的有向多智能体系统关于参考状态的一致性算法,基于此算法,各智能体协同变量关于参考状态的一致性问题被转化为一个误差系统的稳定性问题。然后,利用Lyapunov稳定性理论,推导出多智能体系统在该算法作用下达到一致性的充分性判据,并由矩阵不等式的形式描述。结果表明:当时延函数有界时,多智能体的网络结构是影响一致性的关键要素。最后,以一组水下无人航行器(UUV)自主集结到指定地点为应用背景,仿真验证了所提出算法和判据的有效性。

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