通过脉冲控制在联合连接的拓扑结构上混合混合多智能体系统的共识

针对在多智能体系统的通信网络中需要对交换信息进行量化的客观情况, 研究基于量化信息的二阶多智能体系统蜂拥控制问题. 首先, 假设多智能体系统采用一致量化器对速度和位置信息进行量化, 并且有一个虚拟领导者沿着固定方向匀速运动; 然后, 设计基于量化信息的多智能体蜂拥控制输入, 并利用非平滑系统的Lyapunov 稳定性判据和不变集原理证明系统的稳定性; 最后, 利用Matlab 对多智能体系统在二维平面上的蜂拥运动进行仿真实验, 仿真结果验证了理论分析的正确性.

针对切换拓扑结构下的集群编队控制问题!设计只需个别无人机获取虚拟长机信息也能保证集群连 通性的编队控制算法"当队形变换或部分通讯网络故障导致网络拓扑结构发生改变时!以距离为原则对集群进 行联盟划分!各联盟内部成员以信息浓度大小为标准同其他成员进行竞争!由信息浓度最大的无人机获取虚拟长 机信息!其联盟成员通过与该无人机通讯间接获取虚拟长机信息"该算法使得每架无人机在任意时刻都能直接 或间接地获取虚拟长机信息"引入集群对虚拟长机的反馈机制!与传统反馈算法不同的是!本文中反馈无人机的 数量和组成成员都是变化的!从而提高了系统的收敛速度和鲁棒性"在此基础上进一步讨论编队的损伤问题!设 计了一种基于分层的分布式递归自修复算法!解决了网络分裂状态下的自修复及修复后队形变化过大的问题" 仿真结果表明了所建模型的合理性和求解方法的有效性"

研究线性多智能体系统的领航跟随一致性问题. 假设每个多智能体系统只能得到其邻域的输出测量信息, 在此条件下, 讨论多智能体在有向固定网络拓扑和无向切换网络拓扑两种情况下的一致性问题. 针对这两种情况, 提出含有一种分布式观测器的一致性控制算法. 应用Lyapunov 稳定性理论证明了若单个多智能体系统是可镇定和可检测的, 且网络连接拓扑只需满足简单的结构, 则系统能够达到领航跟随一致性. 仿真结果验证了理论分析的正确性.

分布式优化算法已广泛用于解决大规模多智能体系统优化问题，其中异步分布式方法由于其应用于多智能体系统时的灵活性和自主性而受欢迎。在本文中，我们针对多智能体系统一致性问题提出了一种基于的Zero-Gradient-Sum（ZGS）算法的异步分布式优化算法Accelerated-Zero-Gradient-Sum（AZGS），其通过提高智能体之间的信息交互模式来加速ZGS算法的收敛速度。同时改进其信息交互方式使其在实际通信过程中节省通信量。在多智能体系统网络连通的条件下，证明了所提出的算法相比于原算法更快实现渐近收敛。最后，我们通过一个数值示例验证所提出的算法的有效性。

python3实现 多智能体系统均匀多边形编队仿真代码.rar

首先梳理了编队控制研究的脉络, 介绍了3 种经典的编队控制方法, 即跟随领航者法、基于行为法和虚拟结构法的研究思想; 接着综述了近年来发展的, 包容了上述3 种方法且基于图论的编队控制理论的研究成果, 包括多智能体系统图论的建模, 基于代数图论和基于刚性图论的多智能体编队控制律设计、编队构型变换等方面的研究成果; 然后从图论结果出发, 回顾了与编队控制密切相关的一致性、聚集/同向、群集/蜂拥和包络控制的最新进展; 最后, 为了促进多智能体系统在实际中的应用, 指出了多智能体编队控制研究中有待解决的若干问题.

多智能体编队控制 一致性控制，人工势场法，领航跟随法

带有脉冲固定控制的具有ROU和RON的非线性随机多智能体系统的指数一致性

一本分布式的matlab程序实现英文原版书籍