间歇事件触发控制提升二阶多智能体网络一致性：理论与仿真验证

本文主要探讨的是"基于间歇事件触发控制的二阶多智能体网络一致性研究"。在现代信息技术领域，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）作为一种分布式计算模型，被广泛应用于自动化控制、机器人协作、网络优化等领域。二阶系统的存在使得模型更具复杂性和现实性，因为实际环境中许多系统都受到加速度或角速度的影响，而非简单的位移控制。 本文针对二阶多智能体网络在无向连通拓扑结构下的控制问题，提出了一种创新的间歇事件触发控制策略。这种控制方法旨在通过减少控制器的频繁更新，提高系统的能源效率和响应速度，同时保持网络的整体一致性。事件触发控制是基于状态变化检测的一种控制策略，只有当智能体的状态变化达到预设阈值时，才会触发控制器的更新，从而避免了不必要的通信开销和计算负载。 作者们利用Lyapunov-Krasovskii泛函，这是一种常用的稳定性分析工具，对二阶多智能体网络进行了深入的分析。他们通过构建适当的Lyapunov函数，获得了关于网络达到一致性的充分条件，这些条件涉及了网络的通信间隔和系统参数。同时，他们还成功地排除了Zeno现象，即在事件触发控制下可能出现的无限次快速切换问题，这在实际应用中是极其重要的，因为它可以确保系统的稳定运行。 文中还强调了研究的数学背景，包括国家自然科学基金和江苏省自然科学基金的支持，这表明了研究的学术价值和实际应用前景。作者团队包括赵丹、胡爱花和李玲，他们分别在多智能体网络一致性、复杂网络分析与控制以及间歇控制等方面有着深厚的学术背景和丰富的研究经验。 最后，通过数值仿真实验，作者们验证了提出的事件触发控制算法的有效性和理论分析的准确性，这进一步证实了该方法在实际应用中的可行性。这篇论文为二阶多智能体网络的间歇控制提供了一个有力的理论框架，对于提升这类系统的性能和效率具有重要意义。