事件触发与脉冲控制的多智能体系统分群一致性研究

"本文档探讨了事件触发脉冲控制在多智能体系统分群一致性中的应用，重点关注如何通过结合事件触发和脉冲控制策略解决一致性问题，以减少通信成本并提高系统效率。文中引用了多篇相关研究，包括对二阶、一阶系统以及有通信延迟情况下的分群一致性问题的探讨，并提出了一种新的分布式协议，适用于具有任意非零投影参数的多智能体系统的分群一致性。此外，文中还利用李亚普诺夫稳定性理论进行了分析，并通过数值仿真验证了方法的有效性。" 本文重点介绍了一个研究方向，即如何在多智能体系统中实现分群一致性，特别是在考虑实际环境中的复杂交互和通信限制时。分群一致性是指多智能体系统中的子群体能够达成某种一致的状态，如完全一致或二分组一致。随着多智能体网络在各个领域的广泛应用，如无人机系统、机器人协作等，对这一问题的研究日益重要。 传统的研究大多集中在完全一致性上，但实际系统中，智能体可能存在着相互竞争和合作的关系，导致了分群一致性的需求。文献[5-9]等展示了在不同情况下，如切换拓扑、异质系统、有通信延迟的系统中如何实现分群一致性。 为了降低通信负担和提高效率，事件触发控制和脉冲控制策略被引入。事件触发控制依赖于状态变化的事件来决定何时进行通信，而脉冲控制则通过周期性或非周期性的“脉冲”来调整控制输入，两者结合可以有效地减少不必要的信息传输。文献[11-21]进一步探讨了这些策略在一致性问题中的应用，其中[21]将两者融合，研究了多智能体系统的整体一致性。 文章的核心贡献在于提出了一种新的控制协议，该协议结合事件触发和脉冲控制，允许投影参数取任意非零值，从而扩展了完全一致性和反二分组一致性的概念。通过李亚普诺夫稳定性分析，作者推导出了保证分群一致性的充分条件，并通过一个具体的多无人机网络系统仿真案例验证了这种方法的有效性和实用性。 定义符号部分，如\( \mathbb{R}^n \)表示n维实向量空间，\( \mathbb{R}^{n\times n} \)表示n×n阶实矩阵，\( ||x|| \)表示向量x的欧几里得范数，\( \text{diag} \)表示对角矩阵函数，而Q＞0(≥0)表示矩阵Q为正定（半正定），\( \textbf{1}_N \)表示N维全一列向量。 本文为多智能体系统的分群一致性提供了一种新的控制策略，结合事件触发和脉冲控制，不仅降低了通信成本，而且提高了系统的稳定性和一致性性能。这一研究对于理解和设计复杂的多智能体系统具有重要的理论和实践价值。