神经网络控制二阶非线性时滞多智能体系统：扰动抑制与分布式策略

"基于神经网络的带扰动的二阶非线性时滞多智能体系统的分布式控制" 这篇研究论文主要探讨了如何使用神经网络来设计分布式控制器，以解决一类带有扰动的二阶非线性时滞多智能体系统的问题。在多智能体系统中，分布式控制是一种关键的技术，它源于自然现象如Boid模型和Vicsek模型，并广泛应用于各种控制问题，包括最优控制问题。 一、介绍 在多智能体系统中，分布式控制策略允许每个个体智能体仅依赖于本地信息和与其相邻个体的交互来实现全局目标。文章引用了Boid模型和Vicsek模型作为分布式控制的早期研究实例。这些模型启发了对多智能体系统协调行为的研究，涉及多种问题，如优化控制问题。 二、系统描述与挑战 研究的对象是一类具有时滞和外部扰动的二阶非线性多智能体系统。时滞的存在通常会引入不稳定因素，而外部扰动则可能影响系统的性能和一致性。因此，设计能够适应这些不确定性的控制器是关键。 三、神经网络的应用 为了提高控制器的自适应能力，论文提出利用神经网络来学习未知的动力学特性。神经网络作为一种强大的非线性函数逼近工具，可以有效地处理非线性和不确定性。 四、控制器设计与分析 通过引入Lyapunov-Krasovskii函数，论文证明了可以消除时滞的影响，同时保持系统的稳定性。此外，为了约束外部扰动，设计了一个鲁棒项。这种策略有助于增强系统的抗干扰能力。 五、分布式控制器的结构 采用分治思想，将分布式控制器划分为五个不同的部分，以实现多智能体系统的共识。为了解决由时滞消除部分可能导致的奇异性问题，引入了一个σ函数。 六、仿真结果 最后，通过仿真结果验证了所提出的分布式控制器的有效性，显示了系统在有扰动和时滞情况下仍能实现一致性。 这篇论文为处理非线性时滞多智能体系统的分布式控制提供了一种创新方法，利用神经网络增强了系统的自适应性和鲁棒性，对于实际应用中的复杂系统控制具有重要的理论和实践价值。