1、多智能体网络分布式协调：新兴问题、模型与挑战

多智能体网络分布式协调：新兴问题、模型与挑战

1. 多智能体系统研究背景与趋势

在过去二十年里，不同领域的科学家都在探索网络系统的底层机制。生物学家借助网络研究转录调控电路的运作和连接方式；社会学家利用网络预测技术 - 社会系统的行为；物理学家则通过网络建模和预测行为规范的出现，并运用定量方法分析网络系统。

在工程领域，将单个物理设备组合并协调成一个整体以完成共同任务的研究催生了多智能体系统这一活跃且令人兴奋的研究领域。多智能体系统在民用、国土安全和军事等方面有众多应用，对低成本、高适应性、可扩展性、灵活性、鲁棒性和易维护性等特性有很高要求。当前的趋势是设计仅依赖局部交互来实现全局群体行为的分布式算法。

2. 多智能体系统的新兴问题

2.1 集体周期性运动协调

• 笛卡尔坐标耦合 ：
  • 单积分器动力学 ：在单积分器动力学下，通过特定的算法实现智能体之间的协调运动。
  • 双积分器动力学 ：双积分器动力学的情况更为复杂，需要考虑更多因素来实现协调。
  • 仿真 ：通过仿真可以直观地观察到集体周期性运动协调的效果。
• 耦合谐波振荡器 ：
  • 问题陈述 ：明确了耦合谐波振荡器在多智能体系统中的问题。
  • 有向固定交