1、多智能体系统分布式事件触发协同控制研究

多智能体系统分布式事件触发协同控制研究

1. 背景介绍

在过去十年中，多智能体系统（MASs）在科学和工程领域展现出了广阔的应用前景，因而受到了越来越多的研究关注。典型的多智能体系统由多个相互作用的智能体组成，这些智能体具备两个重要特性：自主性，即能够自主决定自身的行动；交互性，即可以与其他智能体进行交互。智能体可以是机器人、无人机（UAVs）或人类等。多智能体系统能够解决单个智能体难以或无法完成的问题，例如耦合振荡器的同步、传感器网络中的分布式传感器融合、分布式编队控制以及电力系统的恢复等。

多智能体系统研究的一个重点是合作行为，即一组智能体通过与相邻智能体的交互朝着共同目标行动。常见的例子包括鸟类的群聚、鱼类的群游以及无人机的编队。目前，针对各种类型的多智能体系统的合作行为已有大量研究，涵盖单/双积分器系统、线性或非线性系统以及连续时间或离散时间系统等。同时，网络拓扑结构也是实现合作行为的重要因素，不同的网络拓扑（如无向/有向拓扑和固定/切换拓扑）也得到了广泛讨论。

共识是多智能体系统合作的一个基本问题，它支撑着从决策、分布式优化、编队控制到分布式信息融合等关键功能。在多智能体系统中，共识意味着所有智能体就某个感兴趣的量达成一致。共识协议/算法描述了智能体与其所有邻居之间通过网络进行信息交换的规则。从动力学类型来看，共识问题通常可分为一阶共识、二阶共识和高阶共识；从领导者数量来看，可分为无领导者共识、领导者 - 跟随者共识和编队跟踪。

实现共识的一个关键是为智能体设计有效的共识/控制协议。传统的共识协议包括分布式控制协议、采样数据控制协议、脉冲控制协议和自适应控制协议等。然而，这些协议大多隐含地假设网络资源和通信带宽是无限且取之不尽的。但在实际应用中，通信