6、多智能体系统的事件触发共识机制与分层方案解析

多智能体系统的事件触发共识机制与分层方案解析

1. 脉冲框架下的事件触发共识

在多智能体系统(MASs)中,信息的有效传输至关重要。为了描述事件触发信息传输的效果,提出了一种脉冲框架。在这个框架下,信息交换的事件条件问题被转化为确定所需脉冲的事件条件问题。

1.1 不同情况的事件触发协议设计

  • 状态反馈事件触发协议 :当智能体状态可用时,提出了一种状态反馈事件触发协议。该协议能够有效保证领导者 - 跟随者共识,同时避免芝诺行为现象。
  • 考虑外部干扰的修正协议 :当考虑跟随者状态的外部干扰时,采用带有智能体状态的修正事件触发协议,可实现 $L_{\infty}$ 领导者 - 跟随者共识。
  • 输出反馈情况的协议 :当智能体状态不可用时,进一步考虑输出反馈情况,设计了带有观测器状态的事件触发协议。这种观测器类型的事件触发方案(ETS)足以保证领导者 - 跟随者共识,并且显著减少信息传输次数。

1.2 验证与应用

通过一些数值示例和无人机直升机的应用,验证了所提出的理论结果的有效性。

2. 多层有向网络拓扑的分层事件触发方案

传统复杂网络大多关注单层网络,但单层网络建模在一些实际问题中存在局限性。因此,引入了多层网络来克服这些缺点,多层结构的多智能体系统也越来越受到关注,如电网、生物系统、社交网络和地空指挥网络等。

2.1 多层网络与分层事件触发方案

对于多层结构的多智能体

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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