多智能体系统共识控制:相对输出反馈方法
"该文研究了多智能体系统的共识控制设计,主要关注在只能测量相邻智能体相对输出反馈的情况下如何实现共识。文章提出了静态和动态两种相对输出反馈控制策略,并指出,当相邻图无向且有生成树连接或定向时,可以达成共识。然而,基于观察者的方法可能需要部分信息交换,除非相邻图完全连接。" 本文深入探讨了多智能体系统中的共识控制问题,这是一个在分布式系统、自动化和机器人学等领域中具有广泛应用的重要主题。共识是指所有智能体通过相互交互,使其状态(如位置、速度或角度)达到一致的过程。在本文中,每个智能体被抽象为一个通用线性系统模型,这允许理论结果广泛应用于各种实际系统。 作者首先面临的问题是,智能体只能获取与其相邻的其他智能体的相对输出信息,而不是它们自身的全局状态。这种局部信息的限制对控制设计提出了挑战。为了解决这一问题,他们设计了一个静态相对输出反馈控制器。这个控制器的构造依赖于系统模型的某些温和条件,它可以调整每个智能体的行为,使得它们的输出能够逐步趋近。 进一步,为了克服静态控制的局限性,作者引入了基于观察者的动态相对输出反馈控制方法。观察者在这里用于估计无法直接测量的状态变量,这增加了控制策略的灵活性。然而,这种方法的一个关键前提是相邻图(表示智能体间通信结构的图)必须是无向的并且有生成树,或者定向后具有连接性。生成树的存在保证了网络的连通性,使得每个智能体都能通过一定的路径与其它智能体通信。 此外,文章还指出,采用基于观察者的策略可能导致需要智能体之间进行信息交换,除非相邻图是完全连接的,即每个智能体都能直接与所有其他智能体通信。这种信息交换可能是实时的,对于大规模网络可能会带来通信负担,但它是确保共识达成的必要条件。 关键词:共识;分散控制;多智能体系统;观察者 这些研究结果不仅提供了理论上的见解,还为实际多智能体系统的设计提供了实用工具。例如,在无人机编队、自动驾驶车辆协调或分布式传感器网络中,这样的控制策略可以有效地指导个体行为以达成整体目标。同时,文中提出的控制方案也为未来研究提供了基础,如如何优化信息交换,减少通信开销,以及在更复杂网络结构下的共识问题。
剩余14页未读,继续阅读
- 粉丝: 0
- 资源: 883
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 贵州煤矿矿井水分类与处理策略:悬浮物、酸性与非酸性
- 醛固酮增多症肾上腺静脉采样对比:ACTH后LR-CAV的最优评估
- 开源云连接传感器监控平台:农业土壤湿度远程监测
- 母婴用品企业年度生产计划线性规划优化模型:实证与应用
- 井下智能变电站:Rogowski线圈电流检测系统的研发与性能验证
- 霍州矿区煤巷稳定性分析及支护策略
- ARM嵌入式系统远程软件更新方案:基于TFTP协议
- 煤炭选煤中汞分布规律与洗选脱汞效果
- 提升码垛机器人性能:拉格朗日动力学模型与滑模模糊控制的应用
- 增强现实技术提升学前手写教学:设计与开发案例
- 不规则工作面沉陷三角剖分算法提升与应用
- 卡尔曼滤波在瞬变电磁干扰压制中的应用研究
- 煤矿安全能力研究:理论与系统构建
- LonWorks总线技术在斜巷运输车辆定位与跑车防护中的应用
- 神东煤炭集团高效煤粉锅炉系统:节能环保新实践
- Ti/SnO2+Sb2Ox/PbO2电极分形维数与电催化性能研究