连续时间线性多智能体系统异步采样包容控制

"本文探讨了具有非周期采样的连续时间线性多智能体系统的包围控制问题。文章在不确定时间变化采样间隔下，提出了一种基于相邻信息的非周期数据协议。利用该协议和拉普拉斯矩阵的性质，对多智能体系统的包围控制进行了分析和设计，考虑了系统的鲁棒性，并讨论了协作系统的情况。" 这篇研究论文主要关注的是在连续时间线性多智能体系统中的包围控制问题，特别是在非周期采样情况下如何实现有效的控制策略。多智能体系统由多个相互作用的智能实体组成，这些实体可能代表机器人、无人机或其他自动化设备，在各种应用中，如协同搜索、集体行为和网络控制等，都需要确保所有或部分智能体能够保持在一个预设的范围内，这就是所谓的“包围控制”。 论文首先介绍了非周期采样这一概念，它与传统的周期采样不同，不遵循固定的采样周期，而是根据系统状态和环境条件动态调整。这种采样方式增加了系统的复杂性，但也可能提高控制性能，尤其是在不确定性和时变环境下。 作者提出了一种基于相邻信息的非周期数据协议，这意味着每个智能体不仅依赖自身的状态，还依赖于其邻居智能体的状态信息来更新自己的控制策略。这种方法有助于在非确定性时间变化采样间隔下保持系统的稳定性和控制性能。 论文进一步利用拉普拉斯矩阵的性质，这是图论中的一个重要工具，用于描述网络中节点之间的相互连接和影响。通过对拉普拉斯矩阵的分析，作者能够设计出一种控制算法，使得多智能体系统能够实现预定的包围行为，同时考虑到系统的鲁棒性，即对不确定性因素的抵抗能力。 此外，论文还探讨了在协作系统中的应用，这里的协作不仅仅是指智能体之间的信息共享，还包括它们如何协同工作以达到共同的目标，比如保持整体队形或者包围特定区域。 关键词包括：包围控制、多智能体系统、非周期采样、鲁棒性以及协作系统，这表明论文涵盖了这些关键领域的理论和实践问题。 这篇论文为解决连续时间线性多智能体系统在非周期采样情况下的包围控制问题提供了新的视角和方法，对于理解和优化这类系统的控制策略具有重要的理论价值和实际应用前景。