随机切换拓扑下的数据采样多智能体跟随一致性

"这篇研究论文探讨了在随机切换拓扑下的多智能体系统领导者跟随一致性问题，重点关注在采样数据设定中的系统行为。作者 Huanyu Zhao 来自淮阴工学院电子与电气工程学院。文章经过多次修改，最终于2015年4月30日被接受，并于5月11日在线发布。关键词包括：领导者跟随一致性、多智能体系统、马尔科夫切换拓扑以及采样数据。" 正文： 本文深入研究了多智能体系统中的一个关键问题——领导者跟随一致性，特别是在存在随机切换拓扑和采样数据的环境中。这一领域对于分布式控制、协调和优化任务具有重要意义，因为它允许大量独立的智能体通过相互交互实现共同的目标。 首先，作者区分了两种情况：领导者状态是时变的和时不变的。在领导者状态时变的情况下，他们提出了跟踪误差系统有界的必要且充分条件。这些条件帮助理解如何在系统不确定性下保持整体系统的稳定性，确保所有智能体能够追踪领导者动态变化的状态。 在领导者状态时不变的情况下，论文关注的是跟踪误差系统的均方稳定性。为了实现这一目标，作者提出了必要且充分的条件，这有助于确保即使在拓扑结构随机切换的环境中，智能体也能稳定地跟踪领导者的状态。此外，他们还设计了一种优化算法，用于确定允许的控制增益或反馈参数，这些参数可以确保系统的稳定性并优化性能。 马尔科夫切换拓扑的概念引入了随机性，使得网络连接状态随着时间随机变化。这种模型更接近于现实世界中的复杂网络，其中通信链路可能由于各种原因（如设备故障、干扰或资源限制）而断开或恢复。 采样数据处理则考虑了实际系统中获取信息的不连续性，即智能体不能连续地接收和传递信息，而是以一定的采样间隔进行。这种设定对控制策略的设计提出了额外挑战，因为需要确保即使在信息更新不连续的情况下，也能实现一致性。 这篇论文对多智能体系统的一致性理论做出了重要贡献，为解决在随机网络和采样数据环境下的领导者跟随一致性问题提供了理论基础和实用工具。这不仅深化了我们对多智能体系统行为的理解，也为实际应用如机器人协调、传感器网络和电力系统等提供了有价值的指导。