复杂网络中多智能体分布式协调控制的平均一致性分析

"这篇文档是关于复杂网络分布式模型的平均一致性研究的硕士学位论文，由作者张帅在导师张刚教授的指导下完成。论文探讨了在复杂网络环境下，多智能体系统的分布式协调控制问题，特别是在考虑状态滞后影响的情况下的平均一致性。通过理论分析和代数图论的方法，研究了具有时滞的分布式模型，并证明了在特定条件下，系统能达成全局平均一致性。" 论文详细介绍了在全球信息化背景下，复杂网络的重要性日益凸显，对复杂网络的深入理解成为必要。多智能体系统作为复杂网络的研究热点，其分布式协调控制在无人机控制、传感器融合等多个实际场景中有广泛应用。本文关注的是多智能体系统中的平均一致性问题，这是保证系统整体性能的关键。 作者建立了一个新的离散时间分布式模型，该模型不仅考虑了个体当前状态与邻近个体前一时刻状态的关系，还考虑了与邻近个体过去任意时刻状态的影响。论文运用了代数图论的理论工具，特别是针对权重矩阵的不可约性质进行了深入分析。当权重矩阵的第二大特征值小于1时，系统能够达到全局平均一致性，揭示了系统动态行为与权重矩阵和耦合矩阵的特征值之间的紧密联系。 此外，论文还包括了学位论文的原创性声明和版权使用授权书，表明作者对其研究成果的原创性负责，并同意授权学校对论文进行保存和使用。这体现了学术界对知识产权的尊重和保护。 这篇论文对于理解和解决复杂网络中多智能体系统的协调控制问题提供了理论基础，对于相关领域的研究人员和实践者都具有重要的参考价值。通过深入的理论分析，它为实际应用中的分布式控制策略设计提供了新的思路。