基于事件触发的二阶多智能体一致性优化算法：理论与仿真验证

本文主要探讨了"基于事件触发控制的二阶多智能体的一致性"这一课题，针对多智能体系统在固定有向拓扑下的协同一致性问题进行深入研究。在当前信息技术环境下，网络资源的效率至关重要，因此，作者提出了一种创新的解决方案，即通过事件触发控制策略来优化网络带宽利用。这种方法的核心是设计一个基于状态误差的事件触发函数，使得每个智能体之间的信息交换和控制信号更新只在状态发生显著变化时进行，从而避免了不必要的通信，降低通信频率。 在理论分析部分，作者运用了矩阵理论和模型变换的思想，对二阶多智能体系统的动态特性进行了深入剖析。他们利用Lyapunov稳定性理论，提出了系统达到渐近一致性的充分条件，这是控制理论中的重要概念，它确保了系统能够在有限时间内收敛到期望的状态。 研究团队由黄红伟博士研究生、黄天民教授和博导以及吴胜博士研究生组成，他们分别在多智能体系统协调控制、智能控制、优化与决策以及决策理论与方法等领域有着丰富的研究背景。他们的研究成果还得到了国家自然科学基金的资助，包括一项国家级基金项目（71371156）和一项青年基金项目（71401142）。 文章的关键词捕捉了研究的核心内容，包括二阶多智能体系统、事件触发控制、固定拓扑和一致性，这些都是当前研究的热点话题。此外，作者还提供了论文的具体细节，如收稿和修回日期，以及文献的分类号、标志码和文章编号，方便读者查找和引用。 最后，通过仿真结果验证了所提出的算法的有效性，这进一步证实了基于事件触发控制的二阶多智能体一致性控制策略在实际应用中的可行性。这项工作不仅对提高多智能体系统在资源受限环境下的性能具有重要意义，也为未来的智能网络控制提供了新的研究思路和技术支持。