部分非正则多智能体编队控制的迭代学习算法

"基于迭代学习的部分非正则多智能体编队控制" 本文主要探讨的是如何在部分非正则多智能体系统中实现有效的编队控制，利用迭代学习控制算法来解决这一问题。多智能体系统是由多个自主个体（智能体）组成的网络，它们通过通信和协调来共同完成任务。在这种系统中，智能体可以分为两类：领导者和跟随者。领导者负责设定运动轨迹，而跟随者则需根据预设的队形要求跟踪领导者。 在本文中，作者提出了一种新的控制策略，将固定拓扑结构的多智能体编队控制问题转化为一个跟踪问题。具体来说，领导者被指定跟踪一个给定的期望轨迹，而跟随者则需要维持特定的队形，选择一个特定的智能体作为其领导者，并对其跟踪。这个方法的独特之处在于它能够处理任意初始状态的智能体，这意味着每个智能体在开始时都可以处于不同的位置。 为了解决任意初始状态下的编队问题，文章引入了迭代学习律。每个智能体的初始状态都会根据这个学习律进行调整，以确保它们能够逐渐接近期望的队形。作者进行了理论分析，严格证明了所提算法的收敛性，并给出了算法收敛的充分条件。这意味着在有限的时间内，不论智能体的初始位置如何，整个系统都能够达到稳定的编队状态。 此外，为了验证所提算法的实际效果，文章通过仿真算例进一步展示了算法的性能。这些仿真结果证实了该算法在不同初始条件下的有效性，证明了其在实际应用中的可行性。 总结起来，这篇论文贡献了一种适用于部分非正则多智能体系统的迭代学习控制算法，它解决了在任意初始状态下实现稳定编队的难题。这种方法不仅有理论上的严谨性，还有实际应用的潜力，为多智能体系统在各种领域的应用，如无人机编队、机器人协作等，提供了新的控制思路。