基于李雅普诺夫的多智能体系统协同容错控制策略研究

在本文中，"论文研究-多智能体系统中基于李雅普诺夫稳定性的协同容错控制"探讨了在分布式多智能体系统中的一个重要问题——协同一致性。多智能体系统是由多个自主或半自主的实体通过通信和协作来共同完成任务的网络结构。在这个背景下，每个智能体的执行器健康对于系统的整体性能至关重要。当单个智能体的执行器发生故障时，如果没有适当的容错机制，其故障可能会通过智能体间的协同行为迅速传播，导致整个系统的不稳定。 传统容错控制方法往往忽视了智能体之间的协同效应，这使得它们在处理协同系统中的故障时显得力不从心。因此，作者周卓夫、黄志武和余志恒提出了一个创新的思路，即构建一种一致性多智能体系统的故障处理框架，特别强调了基于李雅普诺夫稳定性理论的协同容错控制策略。李雅普诺夫稳定性理论是一种经典的方法，用于分析动态系统的稳定性，它在这里被用来设计一种能够应对多故障情况的控制策略。 文章的核心内容包括：首先，通过理论分析，明确了李雅普诺夫稳定性在确保系统稳定性和鲁棒性中的关键作用。接着，针对多智能体系统中的执行器故障，提出了一种隔离故障智能体的策略，并在此基础上设计了一种可重构的协同控制律。这种控制律旨在补偿故障对系统的影响，通过智能体间的协同行为，尽可能地维持系统的正常运行，实现多智能体系统的故障容错能力。 此外，文章还提到了研究工作的资助背景，包括高等学校博士学科点专项科研基金和国家自然科学基金的支持，以及作者们的研究兴趣和专业领域，如多智能体系统、机器学习等。作者黄志武作为通信联系人，他的研究重点包括智能交通移动通信系统、列车通信网技术、多智能体系统协作技术以及增强学习技术。 本文的主要贡献在于提出了一种利用李雅普诺夫稳定性理论的协同容错控制策略，解决了分布式多智能体系统中因执行器故障导致的系统不稳定问题，为多智能体系统的可靠性和鲁棒性提供了新的解决方案。