时滞网络中线性与非线性控制器的多智能体加权一致性

本文主要探讨了多智能体系统在存在通信时间延迟时的加权平均一致性问题。在现代信息技术和自动化领域，多智能体系统因其分布式协作和适应性强的特点，被广泛应用于网络控制、机器人协作和分布式优化等领域。加权平均一致性是一种关键的性能指标，它确保了所有智能体最终达成共同的决策或状态，这对于网络中的信息共享和协同工作至关重要。 针对线性控制器，研究者针对网络中不可避免的时间延迟进行了深入分析。他们提出了一个紧凑的上界，该上界明确了在允许的最大固定时滞条件下，多智能体系统仍能保持加权平均一致性。这个上界对于设计实时性和稳定性良好的控制器具有重要意义，因为它为实际应用中的网络设计和参数选择提供了理论依据。 此外，文章还关注了网络节点控制输入的有界约束。针对这类非线性分布式控制器，进行了严格的收敛性分析。通过理论推导和分析，揭示了网络连通性对于实现加权平均一致性的核心作用。连通性确保了信息的有效传播和协同，即使在有延迟的情况下，只要网络结构允许信息的流动，智能体们就能逐步接近一致状态。 为了验证理论成果，作者提供了时滞网络的仿真示例。这些仿真结果直观地展示了线性和非线性控制器在实际环境中的表现，进一步证实了理论分析的有效性，并为设计更高效、适应性强的多智能体系统提供了实用指导。 这篇文章对多智能体系统中的加权平均一致性问题进行了深入研究，特别是在处理时间和网络结构限制时，为控制算法的设计提供了有价值的方法和理论支持。这对于提高多智能体系统的性能，尤其是在复杂网络环境中，具有重要的理论和实践意义。