离散时间混合多智能体的拟平均一致性协议与仿真验证

本文主要探讨了离散时间混合多智能体的拟平均一致性控制问题，针对一阶和二阶异质无向多智能体网络的特性，提出了一种适用于固定和可变拓扑结构的控制协议。作者利用Lyapunov函数这一经典工具，结合代数图论的方法，深入分析了多智能体网络的稳定性。Lyapunov函数在控制理论中起着关键作用，它能够用来证明系统的稳定性，确保系统状态最终收敛到一个平衡点。 论文的核心观点是，在无论是固定还是动态变化的网络拓扑下，混合阶的多智能体系统都可以实现拟平均一致性，即所有智能体的状态或行为能够在一定的条件下趋同于一个共同的值或者模式。这种一致性对于分布式系统中的协作与协调至关重要，例如在群体机器人、物联网和分布式控制系统中。 通过对6个节点构成的4种不同无向网络拓扑结构进行详细的仿真，作者验证了所提出的控制策略的有效性。实验结果显示，即使在拓扑结构发生变化的离散时间环境下，混合阶异质多智能体网络的位置和速度都能达到预期的拟平均一致性，这充分展示了该算法在复杂环境下的鲁棒性和适应性。 本文的关键词包括一致性问题、异质多智能体、拟平均一致性以及离散时间，这些都是研究焦点，体现了作者对控制理论、多智能体系统和计算复杂性等方面的深入理解和应用。这篇文章不仅提供了理论分析，还通过实际案例展示了混合阶多智能体网络的拟平均一致性控制方法在工程实践中的可行性和优势，对于推动多智能体系统的研究和应用具有重要的参考价值。