多智能體系統(tǒng)預(yù)測(cè)協(xié)同控制研究.pdf

1、近年來，多智能體系統(tǒng)的協(xié)同控制以其分布式和魯棒性等特點(diǎn)引起了控制領(lǐng)域科研人員的高度關(guān)注和大量研究。隨著計(jì)算機(jī)和通信技術(shù)的發(fā)展，多智能體系統(tǒng)的協(xié)同控制也得到越來越廣泛的應(yīng)用，如無(wú)人駕駛飛機(jī)群的編隊(duì)控制，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)和自治多機(jī)器人系統(tǒng)等。受生物體預(yù)測(cè)智能的啟發(fā)，同時(shí)得益于模型預(yù)測(cè)控制(MPC)在工業(yè)界的盛行及其理論發(fā)展，研究者開始將預(yù)測(cè)機(jī)制引入到多智能體系統(tǒng)中，采用模型預(yù)測(cè)控制理論方法圍繞一致性問題做出了初步探索。這不僅能幫助我們更好的理

2、解生物體的預(yù)測(cè)智能在群體行為中扮演的角色，同時(shí)也為多智能體系統(tǒng)協(xié)同控制問題提供了全新的解決思路。
　　因此，本文著重研究了基于模型預(yù)測(cè)控制的多智能體系統(tǒng)協(xié)同控制的若干問題，以求能從控制算法設(shè)計(jì)、理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)等方面獲得對(duì)多智能體系統(tǒng)預(yù)測(cè)協(xié)同控制更多的理解。
　　本文將一致性和蜂擁控制這兩個(gè)研究熱點(diǎn)作為多智能體系統(tǒng)協(xié)同控制的縮影，具體研究基于模型預(yù)測(cè)控制的一致性和蜂擁控制問題。主要內(nèi)容如下:
　　針對(duì)周期采樣和連續(xù)時(shí)

3、間的多智能體系統(tǒng)，研究它們達(dá)到一致的模型預(yù)測(cè)控制方法。這部分內(nèi)容將在第三章詳細(xì)闡述。首先針對(duì)周期采樣的多智能體系統(tǒng)提出了一種分布式MPC加權(quán)平均一致性協(xié)議，證得在網(wǎng)絡(luò)保持聯(lián)合連通的情況下，該多智能體系統(tǒng)漸近收斂到加權(quán)平均一致，通過數(shù)值仿真驗(yàn)證了該MPC一致性協(xié)議的有效性，及其在加快收斂速度和增大采樣周期方面的優(yōu)勢(shì)。進(jìn)一步地，我們針對(duì)連續(xù)時(shí)間的多智能體系統(tǒng)提出了一種分布式MPC加權(quán)平均一致性協(xié)議，并給出了相應(yīng)的穩(wěn)定性證明和數(shù)值仿真驗(yàn)證結(jié)果

4、，分析了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)該連續(xù)時(shí)間MPC一致性協(xié)議的影響。
　　多智能體系統(tǒng)的蜂擁控制問題同樣備受關(guān)注。因此，第四章著重研究如何設(shè)計(jì)模型預(yù)測(cè)控制協(xié)議實(shí)現(xiàn)多智能體系統(tǒng)的蜂擁控制。首先，我們基于每個(gè)智能體能及時(shí)獲取網(wǎng)絡(luò)中所有個(gè)體的信息（全局信息）的假設(shè)，提出了集中式的MPC蜂擁控制協(xié)議。在此基礎(chǔ)上，提出了分布式的MPC蜂擁控制協(xié)議，每個(gè)智能體只能獲取它鄰域內(nèi)個(gè)體的信息（局部信息）。最后，通過數(shù)值仿真證實(shí)了以上兩種MPC蜂擁控制協(xié)議的有效

5、性，并分別將收斂速度和最終格子規(guī)則度作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，研究了MPC協(xié)議中采樣周期、預(yù)測(cè)步長(zhǎng)、控制步長(zhǎng)這三個(gè)參量的影響，以及與傳統(tǒng)蜂擁控制協(xié)議相比表現(xiàn)出來的優(yōu)勢(shì)。
　　在大部分關(guān)于蜂擁控制的研究中，也包括本文第四章的工作，都要求有位置信息和速度信息的傳遞?；诿}沖控制的引入，我們?cè)诘谖逭逻M(jìn)一步研究只涉及位置信息情況下的MPC蜂擁控制問題。首先提出了集中式和分布式的脈沖MPC蜂擁控制協(xié)議，并利用最優(yōu)路徑的幾何性質(zhì)，證得以上兩種脈沖MPC蜂