数据采样多智能体系统协调跟踪：马尔可夫切换拓扑

"这篇研究论文探讨了在采样数据环境下的多智能体系统协同追踪问题。其中，交互拓扑结构由马尔可夫链控制，且领导者的状态是时变的。文章提出了跟踪误差系统有界的必要和充分条件，并设计了一种优化算法来确定允许的控制增益。" 在多智能体系统的协同追踪问题中，每一台智能体都需要根据领导者的状态信息调整自身的行动，以尽可能减小与领导者之间的跟踪误差。近年来，这一领域受到了控制理论界的广泛关注，主要原因是它在无人驾驶航空器、移动机器人集群、无线传感器网络和协同监控等工程应用中的广泛需求。 论文首先介绍了马尔可夫切换拓扑的概念，这是一种描述系统组件之间交互关系随时间变化的模型。在这种环境中，多智能体系统中的每台机器人都可能会根据随机规则与不同的邻居进行通信，这增加了系统复杂性和不确定性。 领导者跟随共识的核心思想是，领导者直接或间接地向所有跟随者发送状态信息，使得跟随者能够调整其行为，以尽可能接近领导者的状态。在已有的文献中，针对不同噪声环境和有向交互拓扑的研究已经有很多。例如，在一篇引用的论文[6]中，研究了存在测量噪声且连接拓扑是有向的情况，并给出了达成共识的充分条件。 本论文的主要贡献在于，针对具有马尔可夫切换拓扑的采样数据系统，建立了跟踪误差系统有界的必要和充分条件。这意味着，只要满足这些条件，即使在拓扑不断变化和数据采样带来的不连续性下，多智能体系统也能保持其跟踪性能的稳定性。此外，通过设计一个优化算法，可以计算出合适的控制增益，这些增益将帮助各个智能体在保持系统稳定的同时，最小化跟踪误差。 这样的研究成果对于实际应用中的多智能体系统控制策略设计具有重要意义，因为它提供了解决动态环境下协同追踪问题的理论基础和实用工具。同时，这也为未来的进一步研究，如在更复杂环境和更大规模系统中的应用，提供了有价值的参考。