基于神经网络的多主体自适应领导跟随控制：克服不确定性与鲁棒性能

本文主要探讨了一种新颖的基于神经网络的多主体自适应前导跟随控制策略，针对存在不确定性的多智能体系统。在传统领导跟随控制的基础上，作者提出了利用神经网络来近似智能体的动力学模型，以处理动态环境中的复杂行为。神经网络不仅能够捕捉到智能体内部的非线性关系，还能一定程度上补偿由于模型简化或外部干扰带来的误差。 研究的关键点在于神经网络的鲁棒性和自适应性。通过将鲁棒信号引入控制策略，可以确保即使在存在不确定性和外部扰动的情况下，所有智能体也能有效地跟踪领导者。这种方法的一个重要特性是其局部性，即后续智能体的控制决策仅依赖于其相邻智能体的信息，这有助于简化通信和计算需求，适合大规模分布式系统。 论文对比了现有的相关工作，特别指出在处理非确定性动力学方面有所突破，与传统的基于固定模型的方法不同，这种方法更具适应性。此外，论文还探讨了神经网络在其他领域的应用，如分类和回归问题，特别是在面对非高斯噪声时的鲁棒回归问题。 引用参考文献列举了一些经典的研究，如神经网络在模式识别中的应用、集成学习方法（如Bagging）以及神经网络的逼近能力、贝叶斯训练方法、自适应软权重绑定技术等，这些都为神经网络在多主体自适应控制中的应用提供了理论支持和技术基础。 仿真结果部分展示了该方法的有效性和优越性，通过实际例子证明了在处理不确定性情况下，基于神经网络的多主体自适应前导跟随控制能够在保持跟踪精度的同时，展现出良好的鲁棒性。这一研究为解决实际多智能体系统中的协调控制问题提供了一个有力的工具，也为未来研究提供了新的视角和方向。