二阶多智能体系统中脉冲算法与时滞的静态一致性研究

本文主要探讨了具有脉冲算法和时滞的二阶多智能体系统的静态一致性问题。研究聚焦于多智能体系统，这类系统在分布式控制和网络优化等领域具有广泛的应用，特别是在集群机器人、物联网和大数据处理中。作者分析的是第二阶动态模型，这意味着每个智能体的运动状态不仅依赖于当前的状态，还考虑了加速度的作用。 文章的核心内容是基于定期采样的恒定时延和固定拓扑结构，采用脉冲算法来解决多智能体间的同步问题。脉冲算法在这里指的是间歇性的控制策略，可以在保持系统稳定的同时实现有效的通信和协调。时间延迟的存在使得系统的动态行为更为复杂，因为智能体之间的通信可能存在一定的延迟，这可能对整体系统的性能产生影响。 作者首先利用脉冲微分方程的理论，证明了当系统的状态转移矩阵存在一个简单的1特征值，且所有其他特征值都在单位圆内时，静态一致性可以被达成。这意味着，通过适当的控制策略，系统能够达到一个共同的目标状态，即使在存在时间延迟的情况下也能保持稳定。同时，文中还提供了系统达到一致状态的具体数学形式或算法描述。 此外，关键词“共识”、“多智能体系统”、“脉冲算法”、“时间延迟”和“第二阶动力学”揭示了论文的主要研究焦点，以及它与其他类似研究的区别和联系。论文的通讯作者是Hongli Dong，进一步强调了该研究的重要性和作者的专业背景。 这篇文章深入研究了如何通过设计适应时滞和脉冲控制的策略，确保在二阶多智能体系统中实现静态一致性，这对于理解和优化实际应用中的分布式协调和控制策略具有重要意义。对于那些关注分布式控制、系统稳定性及网络同步的读者来说，这篇论文提供了一种有价值的理论框架和方法论参考。