【摘 要】
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本文基于模型预测控制（model predictive control,MPC）策略,研究了离散多智能体系统（multi-agent system,MAS）一致性问题.由于MAS广泛应用于军事和民用领域中,其一致性问题受到了广泛关注,重点集中在一致性分析和控制协议设计方面.本文分别考虑了具有通讯时滞和具有固定拓扑的离散MAS,利用MPC策略研究上述两类系统的一致性问题,具体如下:对于具有通讯时滞的
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本文基于模型预测控制（model predictive control,MPC）策略,研究了离散多智能体系统（multi-agent system,MAS）一致性问题.由于MAS广泛应用于军事和民用领域中,其一致性问题受到了广泛关注,重点集中在一致性分析和控制协议设计方面.本文分别考虑了具有通讯时滞和具有固定拓扑的离散MAS,利用MPC策略研究上述两类系统的一致性问题,具体如下:对于具有通讯时滞的离散MAS,研究基于MPC策略的状态一致性问题.当相邻智能体之间的信息传输过程中存在时滞,无时滞MAS控制协议的设计方法并不适用此种情况,因此需要设计新的状态一致协议.本文采用分布式MPC策略,以及运用极值原理和数学归纳法,得到了显式的分布式MPC状态一致协议.在给出一致性条件之前,通过构建新的拓扑图并建立起新拓扑图与原拓扑图的关系,使得接下来的推导变得更简洁.利用智能体与相邻智能体之间的状态误差,以及构造的Lyapunov-Krasovskii函数,使得一个带有终端约束的MPC性能指标函数单调递减,从而推导出了系统能够达成状态一致的条件.针对具有固定拓扑的离散MAS,研究其MPC输出一致性问题.由于输出可能只受部分状态的影响,使得输出一致性问题变得更加复杂.通过引入输出空间的两个子空间,并利用线性变换及部分稳定性理论,得到系统输出一致的充要条件.通过设计性能指标函数中的终端加权矩阵,使得性能指标函数单调递减,得到MPC可输出一致的充分条件.接下来,运用LMI方法和投影定理,求得优化问题的最优解,进而得到基于MPC策略的输出一致协议.数值算例的结果表明了基于MPC策略设计的协议能够使得系统达成输出一致.
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