本文關鍵詞：多智能體系統(tǒng)的事件觸發(fā)控制協(xié)議研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：多智能體系統(tǒng)有著廣泛的應用前景,其相關研究成果已大量應用于機器人編隊、車輛交通管理、無人機駕駛和水下航行器等。在多智能體系統(tǒng)的眾多研究課題中,一致性問題是最具有研究價值的課題之一。然而,在傳統(tǒng)的多智能體系統(tǒng)一致性控制協(xié)議中,達到一致需要大量的信息交互,并且要求系統(tǒng)配備高性能處理器。為了減少信息交互以及降低對處理器的要求,我們將事件觸發(fā)控制協(xié)議引入到多智能體系統(tǒng)一致性問題研究中。在本論文中,我們將以多智能體系統(tǒng)一致性問題為背景,對事件觸發(fā)控制協(xié)議進行相關研究,主要工作分為以下幾個方面:①研究了多智能體系統(tǒng)存在輸入時滯的一致性問題,并提出了相應的事件觸發(fā)控制協(xié)議。以一階線性多智能體系統(tǒng)為例,我們假設系統(tǒng)的內部耦合矩陣是可穩(wěn)定的且系統(tǒng)的通信拓撲包含一棵有向生成樹,通過分析得到提出的事件觸發(fā)控制協(xié)議是可行的充分條件。得到理論結果表明,當輸入時滯不超過某個上界時,系統(tǒng)在提出的事件觸發(fā)控制協(xié)議的控制下可以達到一致。同時,我們給出了時滯上界的具體表達式,其表達式表明時滯上界與系統(tǒng)的通信拓撲相關,而與事件觸發(fā)控制協(xié)議中的參數(shù)設置無關。②我們發(fā)現(xiàn)并指出在已有的基于連續(xù)采樣的事件觸發(fā)控制協(xié)議中,對于排除芝諾行為的證明是不嚴謹?shù)�。一方�?已有的證明通常假設系統(tǒng)還未達到全局一致時,系統(tǒng)的局部不會達到一致。雖然這樣的假設可以保證事件觸發(fā)控制協(xié)議中的閾值不會在系統(tǒng)達到全局一致之前為零,但是這樣的假設是不合理的。另一方面,已有的證明通常假設事件觸發(fā)間隔大于零可以排除芝諾行為。然而,我們經(jīng)過分析得出這樣的條件是不能充分地排除芝諾行為。因此,我們在基于連續(xù)采樣的事件觸發(fā)控制協(xié)議中進一步引入一個時變抵消項,以保證協(xié)議中的閾值恒大于零,有效地避免了系統(tǒng)局部達到一致時引發(fā)的芝諾行為。并且,我們還考慮到實際應用中可能存在的噪音干擾,引入的抵消項也可以避免噪音干擾所引發(fā)的芝諾行為。③研究了隨機采樣多智能體系統(tǒng)中的一致性問題,并提出了相應的事件觸發(fā)控制協(xié)議。在實際應用中,連續(xù)采樣與周期采樣通常是難以保證的,因此對基于隨機采樣的事件觸發(fā)控制協(xié)議的研究是很有必要的。不僅如此,基于隨機采樣的事件觸發(fā)控制協(xié)議還具有以下幾個優(yōu)點:1)因為采樣間隔嚴格大于零,所以事件觸發(fā)間隔嚴格大于零,這意味著系統(tǒng)將不會引發(fā)芝諾行為;2)控制協(xié)議中的事件觸發(fā)函數(shù)只在每個采樣時刻進行相關計算,極大地節(jié)約了計算資源;3)在一定程度上減少了信息傳輸以及控制器調整的次數(shù)。同時,以二階有向多智能體系統(tǒng)為例,考慮到已有的閾值不再適用,結合狀態(tài)依賴型閾值與時間依賴型閾值進而提出了結合型閾值。結合型閾值不僅克服了狀態(tài)依賴型閾值較小的缺陷,還克服了時間依賴型閾值不能根據(jù)系統(tǒng)初始狀態(tài)進行調整的缺陷。與已有的事件觸發(fā)控制協(xié)議相比較,基于結合型閾值的事件觸發(fā)控制協(xié)議能用更少的事件觸發(fā)達到同樣的控制目的,即能夠大量地減少信息傳輸和控制器調整。④研究了有領航者的多智能體系統(tǒng)的一致性問題,并提出了相應的事件觸發(fā)控制協(xié)議。在實際應用中,多智能體系統(tǒng)的通信拓撲大多不滿足一致性充分條件,因此有必要把牽引控制引入多智能體系統(tǒng)。有領航者的多智能體系統(tǒng)一致性控制是典型的牽引控制,具有重大的研究意義。在我們提出的事件觸發(fā)控制協(xié)議中,領航者的采樣信息在每個采樣時刻都要發(fā)送給相連的跟隨者,同時跟隨者的事件觸發(fā)函數(shù)將包含兩個測量誤差。這樣的做法解決了系統(tǒng)中跟隨者不能把采樣信息發(fā)送給領航者,從而使得領航者不能設置相應的事件的問題。⑤研究了采用量化機制的多智能體系統(tǒng)的一致性問題,并提出了相應的事件觸發(fā)控制協(xié)議。在實際應用中,通信信道傳輸信息的能力是有限的,傳輸信息的精確度同樣是有限的,因此把量化機制引入到事件觸發(fā)控制協(xié)議中是有意義的。通過把概率量化機制引入到事件觸發(fā)控制協(xié)議中,利用較少的比特位表示狀態(tài)采樣信息,從而達到減少控制成本的目的。不僅如此,為了更進一步減少控制成本,我們把已有的相關機制結合到了所提出的事件觸發(fā)控制協(xié)議中,例如周期采樣機制,自觸發(fā)機制,編解碼機制。
【關鍵詞】：多智能體系統(tǒng) 一致性 事件觸發(fā) 輸入時滯 隨機采樣
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP18
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-10
• 1 緒論10-20
• 1.1 引言10-11
• 1.2 多智能體系統(tǒng)一致性11-13
• 1.3 事件觸發(fā)控制協(xié)議13-15
• 1.4 本文主要研究內容及結構安排15-17
• 1.5 代數(shù)圖論基本知識17-18
• 1.6 相關符號說明18-20
• 2 存在輸入時滯的事件觸發(fā)控制協(xié)議20-30
• 2.1 引言20-21
• 2.2 問題描述21-23
• 2.3 可行性分析23-26
• 2.4 仿真實例26-29
• 2.5 本章小結29-30
• 3 基于連續(xù)采樣的事件觸發(fā)控制協(xié)議30-42
• 3.1 引言30
• 3.2 問題描述30-32
• 3.3 可行性分析32-37
• 3.4 仿真實例37-39
• 3.5 本章小結39-42
• 4 基于隨機采樣的事件觸發(fā)控制協(xié)議42-56
• 4.1 引言42-43
• 4.2 問題描述43-45
• 4.3 可行性分析45-49
• 4.4 仿真實例49-54
• 4.5 本章小結54-56
• 5 有領航者的事件觸發(fā)控制協(xié)議56-64
• 5.1 引言56
• 5.2 問題描述56-58
• 5.3 可行性分析58-61
• 5.4 仿真實例61-63
• 5.5 本章小結63-64
• 6 基于量化信息的事件觸發(fā)控制協(xié)議64-76
• 6.1 引言64
• 6.2 問題描述64-67
• 6.3 可行性分析67-72
• 6.4 仿真實例72-75
• 6.5 本章小結75-76
• 7 總結與展望76-78
• 致謝78-80
• 參考文獻80-90
• 附錄90
• A. 攻讀博士學位期間發(fā)表的論文90
• B. 攻讀博士學位期間參加的科研項目情況90
• C. 參加的學術會議90

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本文編號：272709