非线性动力学与连通性保持：智能体系统自适应聚集算法研究

本文主要探讨了"论文研究-具有非线性动力学和保持连通性的多智能体系统的自适应聚集"这一主题，该研究由苏厚胜教授主导，发表于《中国科技论文在线》。研究背景是针对动态接近网络中的多智能体系统，特别关注在这种环境中，如何设计一种自适应聚集策略，使系统能在非线性动力学条件下，确保所有智能体能够安全地同步聚集，同时维持网络连通性。 关键假设是，在这种聚集过程中，不是所有的智能体都能获取虚拟领航者的实时位置和速度信息，而是仅有部分智能体拥有这些信息。这增加了挑战，因为通常在多智能体系统中，信息共享对于协调行为至关重要。为了克服这一限制，研究者提出了一种有界保持连通性的聚集算法。这种算法旨在避免智能体间的碰撞，并通过局部自适应机制，即使在初始网络连通性较低的情况下，也能引导所有智能体协同行动，实现向虚拟领航者的同步聚集。 值得注意的是，该研究得到了国家博士研究生教育基金的支持（RFDP），资助编号为20100142120023。苏厚胜教授本人为华中科技大学自动化学院的副教授，专长在于多智能体系统的协调控制和传感器网络，其联系方式为houshengsu@gmail.com。 文章的核心内容聚焦于分布式控制理论的应用，即如何在没有全局信息的分布式环境中，通过局部通信和协作，实现智能体的高效聚集。关键词包括分布式控制、聚集、多智能体系统和网络连通性，这些都是理解这项研究的关键术语，它们共同构成了该领域内的一个重要研究课题。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的方法来处理具有非线性动力学和有限信息共享的多智能体系统聚集问题，强调了在复杂网络环境下实现智能体有效聚集的实用性和适应性。这对于推进分布式控制和多智能体系统的研究具有重要意义，也为实际应用中的集群控制、机器人协作和物联网等领域提供了理论支持。