文 献 综 述

一、课程研究内容

多智能体系统指的是由若干个相互作用、相互影响的智能体组成的系统，是当前系统控制领域的前沿问题。合作协调控制是控制领域的热点，而”一致性”问题是合作协调控制的基础。”一致性”是指多智能体系统关于某种性质达到统一，智能体就某些状态量趋于相同。”一致性协议”是指智能体与周围邻居信息交互的原则。本课程主要研究一阶和二阶以及一般线性多智能体系统在有领导者或无领导者的情况下，分别在固定和切换网络拓扑结构条件下多智能体的一致性问题，并且分别设计分布式一致性控制算法。

本文主要内容：介绍多智能体系统、一致性、网络拓扑等概念。运用代数图论法分析建立多智能体的模型，李雅普诺夫稳定性定理分析多智能体系统稳定性。运用数学知识证明一致性协议，该协议可以使得多智能体系统的位移、速度、加速度等收敛到一致；

在固定和切换网络拓扑结构条件下，分别设计分布式一致性控制算法，使用Matlab软件编程实现多智能体系统一致性控制过程仿真来验证控制算法的一致性。

二、课程研究的背景及意义

近年来，多智能体系统在无人驾驶飞机协作控制、编队飞行、分布式传感器网络等多领域得到广泛使用。在军事领域，采用无人机驾驶系统进行作战和侦察，减少人员伤亡；在民用领域，多智能体系统可以完成资源勘探、灾情侦察、通信中继、环境监测等任务；在未来科技发展过程中，各种自治和半自治的多智能体系统联系在一起，协同控制完成同一个预订任务是无可争议的发展趋势。当一组智能体要合作共同完成一项任务，合作控制策略的有效性表现在多智能体必须能够应对各种不可预知的形势和突然变化的环境，必须对任务达成一致意见，这就要求网络中的每个智能体随着环境的改变对一定的量达成一致，因此一致性问题作为智能体之间合作协调控制的基础，具有重要的现实意义和理论价值。

一致性在协作控制中的应用。一致性是多智能体系统实现协作控制，完成共同任务的基础。当前，开展的一致性问题研究主要为了解决编队控制、协作控制、聚集问题、蜂拥问题等。聚集问题要求智能体在有无领导者情况下同时到达指定的位置；一致性在同步问题中的应用。同步问题集中在信息交换拓扑情况下，比如在固定和切换网络拓扑结构条件下智能体之间的信息交换，固定拓扑是指各智能体之间的通信随着时间是不变的，切换（时变）拓扑是指各智能体之间的通信是随着时间变化的，在这两种拓扑下，智能体修正动力学等，最终实现同步性。

三、国内外研究现状

在自然间中存在许多一致性现象，比如鸟群排成人字形在天空中飞行；鱼群围绕着一个中心绕圈，蚂蚁们分工协调生活。一致性问题是多智能体系统协调控制的基础，是解决相关问题的基础，有非常广泛的应用价值。