多智能体系统的最优包围控制问题研究

发布时间：2019-07-20 09:13

【摘要】：多智能体系统由多个简单个体组成,其协作控制主要是指个体通过交换局部信息而完成给定的群体任务。伴随着分布式控制理论在现实工程中的广泛应用,如分布式传感器的网络化控制、多机器人的编队与控制、办公楼宇的自动化以及智能交通等,多智能体系统的网络化控制逐渐成为相关科研工作者的热点研究问题。其中,包围控制以及最优一致性是该领域中的基本问题,包围控制问题目的是通过设计合适的基于个体的控制协议,使跟随者收敛到由领导者所形成的凸包内;最优一致性问题则是给定系统的性能指标函数,寻求最优的控制输入使得多智能体系统以最优的性能实现一致性。本文主要应用最优控制理论中的线性二次型调节器算法(LQR),针对多智能系统的最优包围控制问题以及最优一致性问题展开研究,论文的主要结论如下:1.针对由多个静态领导者和跟随者组成的一阶多智能体系统,利用LQR方法研究了最优包围控制问题。设计了基于跟随者个体的控制协议,其中包含待定的全局量化因子。针对所给的与拓扑结构相关的全局成本函数,得到了使得系统可解最优包围控制问题的全局量化因子所应满足的条件。仿真结果表明,所有跟随者的状态最终收敛到由领导者组成的凸包内,且给定性能指标函数达到了极小值。2.基于LQR方法,研究了一类一般线性多智能体系统最优包围控制问题。所考虑系统由多个静态领导者和跟随者组成,具有固定的信息交换拓扑。设计了基于跟随者个体的含有待定反馈增益和标量耦合增益的分布式控制协议,利用LQR方法得到了使得系统可解最优包围控制问题的反馈增益和标量耦合增益所应满足的条件,仿真结果表明所有跟随者均收敛至领导者形成的凸包内。3.研究了基于LQR的一类异构多智能体系统的最优一致性问题。所考虑系统由静态领导者、一阶跟随者及二阶跟随者三类智能体组成。在系统位置拓扑图含有生成树,且至少有一个二阶跟随者可得到领航者信息的条件下,利用线性二次调节器(LQR)理论和逆优化方法得到了系统可解最优一致性问题的充分必要条件,也即所设计控制协议在所求得的性能指标意义下是最优的。仿真结果验证了算法的有效性。
【图文】：

多智能体系统的最优包围控制问题研究- 2 -图1.1 多智能体系统控制结构示意图(1) 一致性问题（Consensus Problem）从某一个状态量上来看，多个智能体趋于相等即意味着达到“一致”，而在一致性问题中，智能体之间的信息传递规则由一致性控制协议来描述。在多智能体系统中有限的信息交换传递情况下，构造在单个智能体与之相邻个体即邻居智能体之间的网络化的分布式控制协议，，从而随着时间的推移，使得整系统中的所有智能体的在某一个状态量或是所有状态量上趋于一致，即为一致性问题[5]。图1.2所示描述了分布式控制协议下，智能体位移随时间的变化示意图。(2) 包围控制问题（Containment Control）包围控制问题与一致性问题的不同之处在于，包围控制中所有智能体最终所形成的编队具有包围目标的目的。在构造了单个智能体与其邻居智能体之间的分布式控制协议后

(c) t=4s (d) t=6s(e) t=8s (f) t=10s图1.2 智能体随时间变化示意图一致性是多智能体系统分布式控制研究的基础问题，在分布式协作控制的发展中，
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP18;TP13

【参考文献】