输入约束下二阶多智能体系统模型预测聚拢控制设计

本文探讨了"具有输入约束的二阶多Agent系统的模型预测植绒控制"这一前沿课题。在现代信息技术领域，随着对群体智能和分布式控制的研究不断深入，多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的应用日益广泛，特别是在仿生学、机器人协作和网络优化等方面。本文的核心关注点是解决二阶系统中的控制问题，特别是当系统受到输入限制时，如何实现高效的协调和避免碰撞。 在这样的系统中，模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）被提出作为一种关键策略。MPC是一种通过预测未来行为来优化当前决策的方法，特别适用于那些存在约束或复杂动态的系统。作者针对二阶多智能体系统，设计了一种分布式控制器，其特点是只依赖于邻接测量值，这在实际通信受限的环境中具有重要意义。 论文的关键创新在于引入了对控制努力和位置分布规则性的惩罚机制。通过这种方式，智能体被引导朝着一个预定的刚性alpha晶格群（一种理想的分布式结构）进行聚集，同时避免了彼此之间的碰撞。这种惩罚策略能够促进智能体间的协同工作，使得整个系统能够在满足输入约束的前提下，达到预期的集体行为模式——即 flocking（群体同步）。 为了验证这一设计的有效性，作者进行了数值模拟。通过仿真结果，研究者展示了模型预测控制方法在处理具有输入约束的二阶多智能体系统中的优越性能，包括精确的路径规划、有效的碰撞避免以及最终的群体同步。这些结果对于理解生物群体行为的数学模型以及在工程应用中实现大规模分布式控制具有重要的理论价值和实践指导意义。 本研究不仅深化了对具有输入约束的多智能体系统动态特性的理解，而且为实际应用中的分布式控制策略提供了一个创新且实用的解决方案。这对于推动未来智能系统的设计和优化，特别是在机器人协作、无人驾驶和物联网等领域，具有深远的影响。