网络化多智能体系统的有限比特量化一致性问题研究

发布时间：2020-06-09 00:42

【摘要】：近十几年来,对于多智能体系统一致性问题的研究引起了越来越多的关注,这得益于其具有的优秀的分布式性能以及广阔的应用前景。随着多智能体系统规模的增大,智能体之间必须借助于无线网络进行通讯。然而在实际工程当中,由于存在传感器测量代价、通讯带宽以及能量预算等方面的限制,信息只能在离散的时刻进行传输,并且在传输之前还要被量化成由有限个比特表示的数字信号,这就会导致现有的大多数结果无法直接应用。因此,网络化多智能体系统一致性问题作为该领域的一个重要的课题也被广泛研究。简单来说,这个问题是指通过设计智能体之间局部信息交换的编解码规则以及交互规则来使得系统中所有智能体关于某个特定的物理量达成全局一致。为了能够减轻通讯网络的负载,期望每个智能体在传输时所占用的比特率尽可能的低,因此有限比特动态量化策略的设计是一个研究重点。然而,由于多智能体系统的协作属性,每个智能体几乎无法获取邻居智能体所采用的控制输入信息,这也给动态量化所必需的量化区间同步带来了巨大的挑战。在已有的研究工作基础上,本文主要研究网络化多智能体系统的有限比特量化一致性问题。主要研究内容包括以下几个方面:首先,提出了一种基于内部饱和函数的动态编解码策略。为了保证相邻智能体之间的量化区间能够同步,传统方法通常利用一些全局信息对整个多智能体系统的状态进行估计,从而预测出智能体所采用的控制输入,但是这些全局信息在大多数情况下是很难获得的。通过在每个智能体的控制器中引入内部饱和函数来将控制输入限制在可预知的范围之内;利用这个可以共享的信息,相邻智能体可以以相同幅度更新对应的量化区间,从而完成同步。然后,在上述动态编解码策略的基础上,提出了一种基于固定内部饱和值的有限比特量化一致性协议。在任意给定的固定内部饱和值以及满足选取条件的一致性协议参数条件下,多智能体系统仅利用有限比特率就可以实现近似一致,且比特率最低为1比特/步。另外,针对实际系统中不可避免的有界加性噪声的干扰以及网络拓扑结构未知的情况进行了分析,通过对一致性协议进行优化可以保证在不要求更高比特率的前提下近似一致仍然可以实现。进一步,提出了基于动态内部饱和值的有限比特量化一致性协议。通过设计指数型和混合型的时变内部饱和值,可以保证各个智能体的量化误差随着时间趋向于零。那么由此得到的新的量化一致性协议在不提高比特率的基础上能够使得多智能体系统实现更加精确的渐近一致。另外,针对系统中存在有界加性噪声以及估计失配干扰的情况进行了分析,通过对估计失配的两种具体场景进行建模,可以给出估计失配的具体形式,并且证明出多智能体系统在有限比特率的条件下可以实现输入—状态意义下的一致性。最后,借助于事件触发机制,提出了新的解决有限比特量化一致性问题的思路。传统的一致性协议通常选取一个固定的周期,每个智能体在每个周期开始时对自己的状态进行采样、量化、编码然后发送出去。但是这种模式会造成通讯资源的不必要的浪费。本文提出了一种基于事件触发的动态量化策略,只有当预先设定的事件发生时智能体才将自己的信息发送出去;通过从触发时刻当中提取出被忽略的有价值的信息,给出的量化一致性协议比现有的大多数时间触发的结果所要求的比特率更低。另外,针对网络中存在着时延的情况,对事件触发策略进行了完善,保证一致性仍然能够实现,并且给出了计算给定条件下系统所能忍受的最大网络时延的方法。
【图文】：

网络化控制系统,信息流动,组成部分

化控制系统的研究由来已久，如文献［２６－３１］。网络化控制系统指的是系统的各逡逑个组成部分（如传感器，控制器，执行器等）借助于一个网络进行信息（如参考逡逑输入，被控对象的输出，控制输入等）的交换［２６］。图１．１展示了一个典型的网络逡逑化控制系统以及其内部的信息流动，其中每个组成部分在发送信息之前必须将逡逑模拟信号转换成数字信号，而这就必须涉及到量化器的设计和使用。最基本的量逡逑被控对象逡逑执，器１邋｜…｜执￥器ｍ邋１逦｜传感器１邋｜…｜逡逑共享网络逡逑图１．１网络化控制系统中各组成部分之间的信息流动逡逑化操作就是“四舍五入”，或者向下（向上）取整，一般称之为均匀量化；基于这逡逑种原理工作的量化器易于实现和分析，但遗憾的是如果要量化的信息具有非常逡逑大的幅值，，则对量化结果进行编码（如二进制编码）就需要相当多的比特数，这逡逑将会给通讯网络带来巨大的负载；并且该种量化操作所产生的量化误差是从始逡逑至终存在的，则在量化误差的干扰下系统通常无法实现渐近稳定，而只能退化成逡逑近似稳定

多智能体系统,信息流动

须要重新慎重地对待第二条基本原则。对于网络化多智能体系统的研究＾我们逡逑不再关注每个智能体内部各组成部分间的信息流动，而是着眼于更高层面上的逡逑智能体之间的信息传输。如图１．２所示为网络化多智能体系统中两个相邻的智能逡逑体之间的信息流动。可以看到，每个智能体都具有一个编码器（其中嵌入了量化逡逑３逡逑
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP13

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