多智能体系统分布式预测控制器设计与稳定性分析

"多智能体系统的分布式预测控制器设计 (2012年) - 王鹏，丁宝苍，韩崇昭 - 西安交通大学电信学院" 本文是2012年由王鹏、丁宝苍和韩崇昭三位作者发表在《复杂系统与复杂性科学》上的一篇关于自然科学领域的论文，主要探讨了多智能体系统的分布式预测控制器设计。多智能体系统通常由多个自主的智能实体组成，这些实体通过通信网络协同工作，执行各种任务，如跟踪目标或进行编队控制。 在该研究中，作者聚焦于解决多智能体系统在跟踪和编队控制中的挑战，特别是在时变通信拓扑的环境下。时变通信拓扑是指网络中节点间的连接关系随时间变化，这在现实世界的应用中是常见的，例如无线传感器网络或无人机集群。面对这种复杂性，作者提出了一种新颖的方法，即在优化问题中引入辅助约束，以确保优化问题的递归可行性。递归可行性意味着在连续的决策步骤中，优化问题可以持续解决，而不会陷入无法解的状态。 此外，辅助约束的添加还有助于实现多智能体系统的闭环指数稳定性。指数稳定性是控制系统理论中的一个重要概念，表示系统状态能够随着时间指数级地接近期望值，这保证了系统的快速响应和良好的性能。每个智能体在每个采样时刻会根据当前的通信拓扑更新其代价函数和辅助约束，然后通过解决一个包含状态、输入以及辅助约束的优化问题来计算其控制输入。 分布式预测控制是控制理论中的一个关键技术，它允许每个智能体独立地进行局部优化，同时考虑到全局目标。这种方法的优点在于它可以处理复杂的非线性系统，并且能够在信息受限的情况下实现有效的控制策略。论文中的仿真结果证实了所提方法的有效性，表明提出的分布式预测控制器能够成功地使多智能体系统实现预期的跟踪和编队行为。 这篇论文为多智能体系统的控制提供了有价值的理论贡献，特别是在处理时变通信拓扑条件下的分布式控制问题。这种方法对于实际应用，如机器人团队协作、自动驾驶车辆编队或空中无人机操作等，具有重要的指导意义。通过优化问题的解决和动态约束的管理，该工作展示了如何在复杂环境中实现稳定且高效的多智能体协调。