高阶非线性多智能体系统神经自适应跟踪控制研究

本文是一篇发表在《神经计算》(Neurocomputing)期刊上的研究论文，由 Yun Shang、Bing Chen 和 Chong Lin 联合署名，他们在2018年的第316期发表了关于一类高阶非严格反馈非线性多智能体系统神经自适应跟踪控制的研究。该研究主要关注解决高阶非线性多智能体系统中的共识跟踪问题，区别于传统的处理方式，每个跟随者的虚拟和实际控制项并非简单的线性项，而是采用具有正奇数阶的幂函数形式。这种特殊的系统结构特性使得高阶系统在设计控制器时面临挑战。 文章的核心内容是提出了一个新颖的策略，即利用神经自适应控制方法来克服高阶系统带来的复杂性。作者引入了功率积分技术，这是一种创新的控制技术，旨在通过处理这些非线性和非严格反馈的特性，确保所有智能体能够精确地追踪给定的参考信号或目标状态，实现系统的协调和同步。 在研究过程中，作者可能采用了基于神经网络的控制器设计，因为神经网络以其强大的学习能力和自适应性著称，能够适应复杂的动态环境。他们可能通过反向设计（backstepping）的方法，将系统的复杂控制问题分解为逐步可管理的小步骤，从而逐步推导出控制器的形式，并保证稳定性。 论文的接受日期和在线发布日期分别为2018年4月14日修订和7月31日接受，最终于8月9日公开。文章还强调了关键词，如“自适应神经控制”、“多智能体系统”以及“反向设计”，这些表明了研究的主要关注点和理论基础。 这篇论文为高阶非线性多智能体系统的控制问题提供了一种新的解决方案，对于理解如何在复杂系统中实现精确的协同行为，以及神经自适应控制在非标准动力学框架下的应用具有重要的理论价值和实践意义。通过阅读这篇论文，读者可以了解到如何将理论模型转化为实际的算法设计，以及在实际应用中可能遇到的挑战和解决方案。