有限感知下多智能体群集控制算法研究

"该文是2011年发表的一篇关于一致环境下多智能体系统的群集算法的研究论文，由陈炎财、杨忠、李少斌、杨成顺、张海黎共同撰写，发表在《南京航空航天大学学报》上。文章探讨了在智能体感知范围有限、群体拓扑图动态变化且环境影响一致的情况下，如何设计并证明多智能体群集控制算法的稳定性和有效性。" 正文: 本文主要研究了一致环境下多智能体系统的群集运动控制问题。多智能体系统是由多个相互作用的智能体组成的网络，这些智能体在特定环境中协作完成任务。在实际应用中，智能体可能受到感知范围限制，无法感知整个群体的状态，导致群体的拓扑结构会随着智能体的移动而动态变化。 文章假设在一致环境下，即所有智能体都受到相同外部环境的影响，这简化了模型并允许对群体行为进行统一分析。为了实现智能体的群集运动，即让智能体们保持一定的距离并朝着共同方向移动，作者引入了光滑的势场函数。势场函数是一种在物理学中常用来描述物体间相互作用力的数学工具，它可以模拟智能体之间的吸引与排斥效应，帮助维持群体的整体协调性。 控制算法的设计基于这种势场函数，使得每个智能体不仅能根据邻近智能体的位置调整自己的速度，还能考虑到整个群体的运动趋势。为了证明算法的稳定性和正确性，作者运用了李雅普诺夫稳定性理论。李雅普诺夫稳定性理论是控制理论中的基础工具，它用于分析系统是否能保持稳定状态，以及如何从不稳定状态返回到稳定状态。通过构建合适的李雅普诺夫函数并证明其单调递减，可以得出多智能体系统将趋向于群集运动的结论。 此外，论文还通过仿真案例验证了所提出的算法在实际操作中的有效性。仿真结果展示了智能体在动态拓扑结构下能够成功地实现群集运动，表明算法能够处理环境变化和个体感知限制带来的挑战。 这篇论文对多智能体系统的群集控制问题进行了深入研究，提出了适用于一致环境下的群集算法，并通过理论分析和仿真验证了其性能。这项工作对于理解复杂系统中的集体行为，以及设计应用于无人机集群、机器人协作等领域的控制策略具有重要意义。