本研究的标题为“非线性事件触发控制策略的多智能体系统有限时间一致性”，该标题所涵盖的知识点主要涉及多智能体系统的控制理论、事件触发控制策略以及非线性系统在有限时间内的同步（一致性）问题。 多智能体系统是由多个自主的智能体（如机器人、移动传感器、无人机等）组成的分布式系统，它们通过相互之间的通信和协作来完成复杂的任务。多智能体系统的协调控制吸引了众多研究领域的关注，因为它在很多应用中，如无人机飞行控制、多个微卫星的姿态同步、环境监控等方面具有重要的作用。 在多智能体系统中，“一致性”（consensus）是一个非常核心的概念。一致性指的是所有智能体通过相互作用最终在某种量（如位置、速度、方向等）上达成一致。这种行为是形成控制、集群等更复杂集体行为的基础。例如，在形成控制中，智能体需要根据与邻居智能体之间的相对位置信息来调整自己的位置，以形成预定的队形或图案。 在实际应用中，由于每个智能体通常具有有限的能量资源，因此在控制器设计中必须考虑能源的节约。传统的一致性控制策略通常需要每个智能体定期地更新控制输入并与其他智能体进行通信，这可能会导致通信资源的大量消耗和控制器更新的高频率。 为了解决这个问题，本研究提出了一种基于事件触发策略的非线性一致性协议。事件触发控制是一种智能控制方法，它根据预设的条件来决定是否更新控制器或进行通信，从而显著减少了通信消耗和控制器更新的频率。与传统的周期性触发方式相比，事件触发策略只有在系统状态发生显著变化时才会触发控制器的更新，这样可以避免频繁的计算和通信，从而节省能源。 文章中提出的两个新的非线性一致性协议，可以显著减少通信消耗和控制器更新频率。研究结果表明，在提出的非线性一致性协议下，多智能体系统能够在有限时间内达成一致性。此外，研究还提供了触发间隔的界限，以证明不存在Zeno行为（指控制输入的触发频率无限大的情况，即所谓的“无止境”的行为）。 为了验证所提出的一致性协议的有效性，研究中采用了仿真实验。仿真实验是验证理论和算法可行性的重要手段，通过仿真实验可以模拟多智能体系统在不同条件下的行为，并验证一致性协议是否能够使系统达到预期的同步效果。 文章的研究内容包括了对领导者存在和不存在两种情况下多智能体系统的有限时间一致性问题的探讨。在有领导者的情况下，多智能体系统会以领导者的行为作为参考，使得所有智能体跟随领导者达成一致性。而在没有领导者的情况下，智能体需要通过相互之间的信息交换，自主地达成一致性。 研究论文通常包含提出问题、设计方法、理论分析、仿真实验和结论等部分。本研究的理论分析部分可能涉及到数学证明和稳定性分析，以展示在特定条件下多智能体系统达成一致性的可能性和稳定性。此外，论文可能会讨论所提出的协议与现有协议相比的性能优劣，以及实际应用中的潜在问题和解决方案。 需要注意的是，研究论文的写作通常遵循一定的格式和标准。例如，论文的作者会给出通信地址和电子邮件地址，以便读者进行交流和询问。此外，文章会标明接收日期、修订日期和接受日期，以及文章的DOI编号，这有助于读者查找和引用。在论文中还会出现关键词和摘要部分，以简明扼要地介绍研究内容和结论。这些内容虽然不是直接的学术知识点，但它们为学术交流提供了便利。

多智能体系统——竞争网络下异构多智能体系统的分组一致性问题 Group consensus of heterogeneous multi-agent system (附论文链接+源码Matlab) 多智能体系统——具有非线性不确定干扰的多智能体系统的固定时间事件触发一致性控制（附论文链接+源码Matlab） 2021年五一杯数学建模消防救援问题思路 2021年MathorCup A题自动驾驶中的车辆调头问题思路（附论文 程序链接)

基于状态观测器的离散线性多智能体系统协同输出调节

多智能体有限时间一致性算法，自己用matlab编写的，能够正常运行，可自行修改使用。 主程序部分代码： In = [Xl Xf]'; out = ode23(@ctFun, tspan, In); t = out.x; X = out.y; plot(t,X(1,:), t,X(2,:), t,X(3,:), t,X(4,:), 'linewidth',1.5); %% ODE Function function out = ctFun(~,In) global L B a = 0.5; Xl = In(1); Xf = In(2:4); v_0 = 0; dXl = v_0; delta = -(L+B)*(Xf-Xl); delta = sig(delta,a); dX = delta+ v_0; out = [dXl dX]; end 有限时间代码： function sig = sig(x,a) sig = sign(x).*abs(x).^a; end

针对具有通信时延的二阶多智能体系统的有限时间一致性控制问题，分别研究了具有固定拓扑和切换拓扑网络结构情形下的二阶多智能体系统的有限时间一致性。为使多智能体系统能在有限时间内可以达到一致，引入一致性控制增益矩阵并设计了相应的基于相对位置和相对速度的时延状态误差有限时间一致性控制算法，利用系统模型转换，泛函微分方程稳定性理论和有限时间Lyapunov稳定性定理得到了使系统在有限时间内达到一致跟踪的最大时延上界值。最后，仿真实验结果验证了所得理论的正确性和有效性。

近年来，多智能体系统的协调控制在多机器人合作控制、交通车辆控制、无人飞机编队和网络的资源分配等领域有着广泛的应用，成为当前控制学科的一个热点问题.首先介绍了多智能体系统的研究背景、智能体的概念和相关的图论知识；然后从多智能体系统协调控制包含的几个问题入手，即群集问题、编队控制问题、一致性问题和网络优化问题等，对其国内外的发展现状进行了总结和分析；最后，给出了多智能体系统有待解决的一些问题，以促进对多智能体系统协调控制理论与应用的进一步研究.

针对带有动态领导者的多智能体系统,为了使其达到跟踪一致性,设计只依赖于相对位置信息的自适应跟踪控制律.根据接收到的相对位置信息为每个跟随者设计动态输出反馈控制律,并根据控制律估计出智能体之间的相对速度信息.在此基础上设计自适应跟踪控制律,并且通过Lyapunov 稳定性理论和矩阵理论分析得到使系统达到跟踪一致性的充分条件.最后通过数值仿真验证了所提出的设计方法的有效性.

实现多智能体状态观测器输出比例一致，动态方程已知，应用于电力系统

Wei Ren 专著

多智能体系统的主要研究目的在于探索由个体之间的相互作用所产生的群体协调现象的内在机制和原理,而控制或反馈在多智能体协调运动中起着至关重要的作用.本文集中讨论了多智能体协调研究中的几个新兴的基本问题,包括输出调节、集合协调和覆盖.文中着重介绍了分布式估计和内模原理两种多智能体系统分布式输出调节方法及相关的研究进展;关于多智能体系统的目标集合协调,本文从集合聚集和集合优化两方面做了详尽论述;多智能体覆盖有多种分类方式,从覆盖对象的特征出发可将其划分为区域覆盖、边界覆盖和动态目标覆盖3种类型,并对它们的研究背景和最新成果予以介绍.另外文章还对多智能体系统协调控制的理论和应用研究进行了展望.