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回路的运作和连接；社会学家用网络预测技术 - 社会系统的行为；物理学家则利用网络来建模和预测行为规范的出现，并运用定量方法分析由此产生的网络系统。在工程领域，研究人员聚焦于如何将单个物理设备组合并协调成一个整体，以完成共同任务，这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、国土安全和军事等众多领域都有广泛应用，因此对低成本、高适应性、可扩展性、灵活性、鲁棒性和易维护性等特性提出了很高要求。为满足这些需求，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 ：在单积分器动力学模型下，研究智能体如何通过笛卡尔坐标耦合实现集体周期性运动。这种模型适用于描述一些简单的运动场景，例如某些小型机器人在平面上的运动。
  • 双积分器动力学 ：双积分器动力学模型更复杂，考虑了速度和加速度的因素。在这种模型下，智能体的运动协调需要更精细的算法设计。
  • 仿真 ：通过仿真可以直观地观察智能体在不同动力学模型下的集体周期性运动协调效果，验证算法的有效性。
• 耦合