分布式采样下多智能体系统追踪与编队控制的稳定性与算法验证

本文主要探讨了分布式离散多智能体系统在固定和切换拓扑下的编队控制问题。多智能体系统是现代自动化技术中的一个重要研究领域，尤其在物联网、机器人和自动化协作等领域有着广泛的应用。在本文中，研究者针对这类系统的特性，重点关注了分布式采样控制策略在保持系统稳定性和实现精确追踪与编队任务中的关键作用。 首先，作者对目标系统在没有外部输入的情况进行了稳定性分析，这是理解多智能体行为的基础，确保系统在无控制信号时能够保持稳定状态，这对于保证整体系统的可靠性和安全性至关重要。通过深入理论分析，他们确定了系统的稳定性边界，这涉及到系统的动态模型、网络结构以及采样策略。 接下来，针对固定通信拓扑，研究者设计了一种控制协议，该协议允许智能体之间实时交换信息，协调各自的运动，以实现追踪和编队的目的。他们详细地阐述了这个协议的实施步骤和逻辑，包括数据共享、同步更新以及决策制定等环节。对于时变通信拓扑，由于环境变化可能导致网络连接的不稳定，他们提出了一个更为复杂的策略，能够应对通信条件的改变，确保在切换拓扑下也能维持编队性能。 为了确保系统的稳定性，文中进一步讨论了采样间隔对控制效果的影响。作者不仅给出了采样间隔的足够条件，即当采样频率高于某一阈值时，系统可以保持稳定，还提供了必要的条件，即过低的采样率可能导致系统不稳定。这些条件对于实际应用中优化能源消耗和处理实时性要求具有重要意义。 最后，通过计算机仿真研究，研究者验证了他们提出的控制算法的有效性和鲁棒性。仿真结果展示了算法在不同拓扑结构和采样间隔下的实际表现，证实了理论分析的正确性和算法在复杂环境中的适应性。 本文的主要贡献在于提供了一种适用于分布式离散多智能体系统在固定和切换拓扑下的稳定追踪与编队控制方法，同时强调了采样间隔选择对系统稳定性的重要影响。这项研究对于设计和实施大规模、分布式智能系统具有重要的理论指导价值和实践意义。