数据丢失下的多智能体系统迭代学习跟踪控制算法

"这篇论文研究了在数据丢失情况下非线性多智能体系统的一致性跟踪问题。在多智能体系统中，由于通信网络的局限性，数据丢失是常见的现象，这种现象被模型化为0/1的随机伯努利序列。文章提出了一个分布式一致性跟踪误差的框架，并设计了P型迭代学习控制算法来应对数据丢失的影响。通过压缩映射理论，作者分析了在数据丢失环境下跟踪误差的收敛性。仿真结果证实了提出的算法能够在有限的时间区间内实现对期望轨迹的精确跟踪，从而验证了算法的有效性。该研究对于多智能体系统的分布式协同控制具有重要意义，特别适用于卫星姿态调整、交通控制、无人机编队等实际应用领域。" 本文探讨了多智能体系统（MAS），这类系统由多个具有感知、通信和执行能力的智能体组成，近年来在诸多领域如卫星控制、交通管理和无人机编队中得到广泛应用。一致性是多智能体系统中的核心概念，它涉及到通过合适控制策略使所有智能体达到某种共同行为或状态。论文引用了一系列前人研究，涉及领导者状态不可测、通信时延、异质性智能体以及任意初始误差等复杂情况下的一致性问题。 在本研究中，作者聚焦于数据丢失对非线性多智能体系统一致性跟踪控制的影响。他们提出了一种新颖的处理方法，即在固定网络通信拓扑结构下，利用P型迭代学习控制算法来应对数据丢失。这一算法旨在即使在数据丢失的情况下也能保持系统的跟踪性能。通过引入压缩映射理论，论文证明了在数据丢失的条件下，跟踪误差能够收敛。这为解决实际系统中由于网络不稳定导致的数据丢失问题提供了理论支持。 此外，仿真结果进一步验证了所提算法的实用性，展示了在有限时间范围内，系统能够准确跟踪期望的轨迹，无论数据丢失如何发生。这一成果为多智能体系统的一致性控制提供了新的解决方案，对于改善通信网络环境下的控制性能有显著价值。 总结来说，这篇论文在非线性多智能体系统的分布式控制领域做出了贡献，尤其是在面对数据丢失这一实际挑战时，提出了有效的迭代学习控制策略。这一工作对于未来相关领域的研究和工程实践具有重要的参考价值。