离散时间多领航者系统群集运动的快速收敛控制

"该文是关于具有干扰的多领航者系统群集运动的快速收敛问题的研究，由国家自然科学基金等多个项目资助，作者包括杨怡泽、杨洪勇等人，发表于《信息与电气工程学院》期刊。文章提出了适用于一阶/二阶网络化系统的包容控制算法，并通过现代控制理论、代数图论和线性矩阵不等式（LMI）进行理论分析，以解决离散时间情况下的多领航者网络化系统群集运动问题。在存在干扰的情况下，文中得到了有限时间内实现群集运动收敛的条件，并通过LMI工具箱进行数值仿真，验证了算法的稳定性和有效性。" 本文针对多智能体系统中的一个关键问题——群集运动，在存在干扰的环境下进行了深入研究。群集运动是指多个智能体通过相互作用，形成一种协同运动模式，例如同步移动或保持一定的几何形状。多领航者系统是指包含多个领导者和跟随者的网络结构，领导者负责设定运动方向，跟随者则通过通信网络模仿领导者的行为。 在离散时间框架下，论文提出了包容控制算法，该算法适用于一阶和二阶的网络化系统。这种控制策略旨在确保所有智能体能够在有限的时间内达到群集状态，即使在受到外部干扰的情况下也能保持稳定。控制算法的设计结合了现代控制理论，这包括稳定性理论和控制设计方法，以及代数图论，后者用于描述智能体间的交互和通信拓扑。 文章使用线性矩阵不等式（LMI）作为分析工具，这是一种强大的数学工具，常用于稳定性分析和控制器设计。通过LMI，研究人员能够推导出系统在有限时间内的收敛条件，这是保证群集运动的关键。此外，LMI工具箱也被用来进行数值仿真，以确定正定矩阵的范围，从而进一步确认线性系统的稳定性。 在实际仿真中，该算法的有效性得到了验证，表明无论干扰如何，多领航者网络化系统都能够快速并有效地实现群集运动。这项研究不仅提供了理论上的贡献，也为实际应用中的多智能体系统控制提供了实用的解决方案，特别是在需要抵御干扰或不确定性的环境中。 这篇论文揭示了在有干扰的条件下，如何通过精心设计的控制算法使多领航者系统实现快速的群集运动，这对多智能体系统的控制理论及其实现具有重要的科学价值和实践意义。