突发事件下人群疏散行为是安全领域的研究热点,分析复杂环境下行为决策和个人心理、生理对疏散行为和时间的影响,为公共场所安全设计和制订应急预案提供可靠依据。如何体现群体的整体性和个体的差异性是人群疏散仿真的难点。为解决上述问题,提出一种多智能体和元胞自动机的人群疏散模型。首先将元胞空间中被虚拟人个体占据的元胞视为一个独立的Agent,并将元胞及其状态进行封装,扩展为具有自主性的Agent。然后通过设计各种人群疏散行为策略做为演化规则,实现个体的差异性,较好地体现了个人个性、体力、心理(恐慌度)等对疏散行为的影响。仿真结果表明,考虑了个体内在因索的人群疏散模型更接近现实,进一步提高了模型对实践的指导...

集中式优化方法难以应对未来电网柔性负荷广泛渗透以及电力元件“即插即用”的技术要求。区别于集中式经济调度，提出一种电力系统分布式经济调度策略。应用多智能体系统中的一致性算法，以发电机组的增量成本和柔性负荷的增量效益作为一致性变量，设计一种用于电力系统经济调度的算法，通过分布式优化的方式求解经济调度问题。算例仿真与分析验证了所提调度策略的有效性。

Minghui Zhu和Sonia Martínez关于多智能体系统分布式优化方面的经典教材。

本文着重研究高阶非线性多智能体系统的自适应自适应模糊控制。 通信网络是具有固定拓扑的无向图。 每个代理由高阶积分器建模，该积分器具有未知的非线性动力学和未知的干扰。 在backstepping框架下，为每个代理设计了一个鲁棒的自适应模糊控制器，以使所有代理最终达成共识。 而且，从每个代理程序的控制器设计仅需要其自身及其邻居之间的相对状态信息的意义上说，这些控制器是分布式的。 一个四阶仿真实例证明了该算法的有效性。

针对受到外部干扰影响的二阶多智能系统, 提出一种新型干扰观测器的设计方案.在只有部分智能体能接收到参考模型信 号的条件下, 研究受到不同外系统生成干扰信号影响的二阶多智能体系统模型参考一致性问题.针对干扰信号由线性外系统和非线性外系 统生成的情况, 分别设计干扰观测器.进一步提出分布式控制协议, 所提出的一致性协议可以有效地抑制干扰, 最终实现多智能体 系统的模型参考一致性.仿真算例验证了所提出方法的有效性.

具有耦合约束的多智能体系统的分布式模型预测控制

针对具有避免冲突的多智能体系统的跟踪和形成问题，提出了一种同步分布式模型预测控制算法。 我们考虑所有智能体的确定性，线性，时不变和齐次动力学。 在同步DMPC中，所有代理都利用邻居的假定预测信息同步解决其优化问题，以获得当前的最佳输入。 考虑到每个代理的假设和实际预测信息之间存在不确定的偏差，我们有助于设计一个与偏差有关的避免碰撞约束，该约束被施加在单个优化问题中，以确保每个代理的安全性。 我们通过设计二范数形式的时变相容性约束来约束不确定性偏差，该约束被施加在个体优化问题中，在避免碰撞和指数稳定性方面都起着重要作用。 通过所提出的算法，证明了递归可行性，指数稳定性和避免碰撞的保证。 提供了一个仿真示例，以说明此方法的实用性和有效性。

针对一类具有任意初始状态的部分非正则多智能体系统,提出一种迭代学习控制算法.该算法将具有固定拓扑结构的多智能体编队控制问题转化为广义上的跟踪问题,即让领导者跟踪给定的期望轨迹,而跟随者要始终保持预定队形对某一智能体进行跟踪,并将该智能体作为自身的领导者.同时,为了使每个智能体在任意初始状态下都能按照期望队形进行编队,对每个智能体的初始状态设计迭代学习律,并从理论上对算法的收敛性进行严格证明,给出算法收敛的充分条件.所提出的算法对于各个智能体在任意初始位置条件下均能实现在有限时间区间内系统的稳定编队.最后,通过仿真算例进一步验证了所提出算法的有效性.

针对一阶非线性多自主体系统，采用脉冲控制的方法，研究系统的编队跟 踪问题，借助拉普拉斯矩阵的基本性质、矩阵论的基本理论、脉冲系统的稳定性理 论，得出了系统实现编队跟踪的充分条件。而且，由于在现实世界中，脉冲时刻并 不是总是均匀分布的，因此引入了平均脉冲间隔的概念。最后，通过仿真实例验证 了本章的理论结论是有效的

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