离散时变多智能体的有限时间一致性迭代学习控制算法

本文主要研究的是离散时变多智能体系统的有限时间一致性迭代学习控制问题。针对这类动态且变化的系统，研究者提出了一个创新性的控制策略。首先，通过引入虚拟领导者的概念，构建了一个固定拓扑结构，其中虚拟领导者负责生成期望的行为轨迹，而所有智能体则协同工作，共同追踪这个虚拟领导者的动作。每个智能体都配备一个控制器，这些控制器的设计核心在于利用上一迭代周期内，智能体与虚拟领导者之间以及智能体与其相邻智能体之间的跟踪误差。 控制器的工作原理是基于迭代学习，即根据上一次控制决策的结果，结合与虚拟领导者和邻接智能体的相对性能，智能体调整其控制律。这种调整是通过拓扑结构中定义的通信权值进行的，这确保了信息的有效传播和协调。通过这种方式，算法能够在每个迭代过程中逐步改进控制策略，目标是趋近于理想控制律，使得整个多智能体系统的输出能够更好地跟随期望轨迹。 本文的重要贡献之一是基于范数理论对算法的收敛性进行了严谨的数学证明。具体来说，它提供了算法在λ-范数意义上的收敛条件，这对于理解算法的稳定性和有效性至关重要。作者强调，这个算法的一个关键特性是能够在有限的时间间隔内实现输出的完全跟踪，这是相对于传统控制方法而言的一个显著优势。 通过理论分析和大量的仿真实验，研究者证实了所提出的离散时变多智能体系统有限时间一致性迭代学习控制算法的有效性和实用性。这种方法对于解决复杂网络环境下的多智能体协作控制问题具有重要的理论价值和实际应用前景，如在自动化制造、机器人协作和分布式控制系统等领域。因此，这项工作对于推动多智能体系统控制技术的发展具有积极的影响。