基于随机影响的多智能体系统的一致性与同步

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在现实系统中,随机扰动总是不可避免的。为了更精确的描述系统特性,设计更好的控制律,在系统建模时必须充分考虑随机因素的影响。此外,脉冲也是自然界中普遍存在的,当考虑到随机扰动对多智能体动力系统的影响时,则需要进一步考虑使用随机微分方程来描述。本文研究的基于随机影响的一阶多智能体系统的一致性问题,其主要工作如下:首先,我们研究了带有随机切换拓扑的脉冲多智能体的动力学分析。本章通过随机分析方法有效的研究了随机切换拓扑下多智能体的脉冲一致性问题,其中,主要就独立过程和Markovian链过程影响下的脉冲系统的一致性问题进行了详细研究,并提出了一些确保脉冲系统达到几乎必然一致的充分条件。最后,仿真的例子证实了所得到的结果的有效性。其次,我们讨论了一阶随机多智能体的几乎必然指数一致性。本章考虑的一阶随机系统是带有外部扰动(即噪声)的,并提出了两个一致性协议,一个是不带时滞的,另一个是带有节点延迟的。作为仿真结果,带有混沌节点的多智能的轨迹图有力的证实了所得结果的有效性。最后,我们分析了带有Markovian跳参数的随机BAM神经网络的均方稳定性和均方指数稳定性。通过建立适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,我们给出了随机BAM的均方指数稳定性的充分条件。不难发现,所得结果拓展了前人的部分工作,并且数值结果展示了所得结果的有效性和潜在应用价值。
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