随机方向链路故障下的多智能体系统二阶全局共识

"该论文研究了具有一般有向拓扑和随机方向链接故障的多智能体网络中的二阶全局非线性一致性问题。通过构建时间平均网络的Lyapunov函数，推导出了实现二阶一致性的准则。通过将随机切换非线性系统的解与构建的Lyapunov函数关联起来，建立了在具有随机定向连接故障的多智能体网络中实现二阶全局非线性一致性的充分条件。要求二阶一致性能够在时间平均网络中实现，并且随机切换非线性系统的解沿Lyapunov函数呈无穷子序列递减。" 这篇论文主要探讨了多智能体系统中的一致性问题，特别是在面临随机方向链接失败时如何实现二阶全局非线性一致性。一致性是多智能体系统中的一个重要概念，它意味着所有智能体的行为或状态能够随着时间趋于一致。在多智能体网络中，每个智能体根据其邻居的状态更新自己的行为，目标是使整个网络达到某种形式的一致。 文章特别关注的是带有随机连接故障的情况，这在实际系统中非常常见，因为通信链路可能会受到干扰、损坏或随机丢失。为了分析这种复杂环境下的系统行为，作者采用了时间平均方法来描述随机切换的动力学系统。这种方法可以捕获系统长期行为的本质，即使系统经历频繁的随机变化。 论文的核心贡献是通过构造一个Lyapunov函数来建立二阶一致性准则。Lyapunov函数在稳定性理论中是一个关键工具，它能够帮助分析系统的稳定性并证明一致性。通过对时间平均网络的Lyapunov函数进行分析，作者推导出了一种条件，满足这个条件时，网络能够在经历随机连接故障的情况下仍然保持二阶一致性。 此外，他们还建立了一个充分条件，即在具有随机定向连接故障的多智能体网络中，如果二阶一致性可以在时间平均网络中实现，且Lyapunov函数沿着随机切换非线性系统的解无限递减，那么就可以确保系统达到二阶全局非线性一致性。这是一个重要的理论成果，因为它为设计和分析这类系统的控制策略提供了理论基础。 这篇论文深入研究了多智能体网络在不确定性和故障情况下的二阶一致性问题，提出的理论结果对于理解和设计鲁棒的分布式控制系统具有重要意义，尤其是在复杂网络环境中的应用，如自动驾驶车辆、无人机群或电力网格等。