文 献 综 述

一、 多智能体系统的编队控制的研究背景和意义

科学探索起源于自然界，并在不断地影响和改变人类社会。随着科学研人员对自然界生物行为研究的深入，人们对于自然界生物种群中普遍存在的群体协调行为，如蚁群的协同分工合作、鱼群的结队巡游、鸟群的编队定向迁徙以及兽群的共同协作狩猎等，有了更为深刻和直观的科学分析。通过大量数据观察和科学研究表明，群体中虽然每个个体的能力相当有限，但却能通过个体相互之间的局部或区域式的交流与合作，使得整体能够呈现出规则有序的智能行为和协同行动^[1]。

近年来，随着计算机技术、网络技术和通信技术的飞速发展，人们对于基于网络的多智能体系统的交互和协调控制的研究越来越重视。多智能体系统是由多个可计算的智能体组成的集合，其中每个智能体是一个物理的或抽象的实体，能作用于自身和环境，并与其他智能体通讯。凭借其在空间上的分布性、执行任务时的并行性、系统良好的可扩展能力以及较强的容错能力，多智能体系统在许多领域中获得了广泛的应用^[2]。其中关于协调控制的问题主要涉及多机器人编队控制^[3-4]、多智能体群集运动^[5-6]、一致性^[7#8722;8]等。20 世纪末，美国空军使命 Tech Sat21 的分布式卫星系统采用了多智能体技术，该系统中的 Team Agent 可以自动进行智能操作，完成复杂的目标任务，具有高性能、低耗损、高容错性、快速结构重组性等特点^[9]。

编队控制作为多智能体系统协调控制的一个重要研究方向，已被广泛应用于多智能体协作控制领域中。在编队控制中，智能体之间不仅就某些状态量要达到一致，比如时间、速度等，而且要在多智能体前进的过程中，保持预先设定的队形，同时又要适应环境的约束。多智能体系统的编队控制在智能交通、环境监控、小区智能监控等都有广泛的应用，尤其是在军事领域，例如多航天器，无人机的编队飞行等。其中，多移动机器人群集控制模型的研究成果对于由自治的智能体组成的工程系统是有非常大的借鉴作用。如军用或民用无人驾驶飞机群的控制、人造卫星的调度、舰队编队、大规模可移动传感设备的网络分布等。正是这种广泛的应用前景吸引着越来越多的学者投入到该研究中^[10]。

二、研究现状分析

2.1智能体和多智能体系统

目前学术界对于智能体的一般理解为：作为人工领域里发展起来的新型计算模型智能体，它应该能够连续不断地感知外界发生的以及自身状态的变化，并且自主产生相应的动作。智能体具有自主性、主动性、交互性等特点。

面对大型的、复杂的现实问题，单个智能体因受其能力、资源以及与其他智能体相互关系的限制已经无法满足现实需求。因此多智能体系统应运而生。

多智能体系统是由多个智能体组成的智能体网络系统，是一种分布式自主系统，其对环境的变化具有适应力及相应的自我调整能力，并能通过与其他智能体进行交互的方式共同完成复杂问题的求解。多智能体系统实质上是由多个具有一定传感、计算、执行和通信能力的智能体组成的集合。相比于单个系统，多智能体系统具有诸多显著优点。例如，能够更有效地完成（单个个体无法完成的）任务；具有更好的容错性、鲁棒性和内在并行性等^[11]。在表达实际系统时，多智能体系统通过各智能体之间的通讯、合作、互解、协调、调度、管理及控制来表达系统的结构、功能及行为特性。由于在同一个多智能体系统中各智能体可以异构，因此多智能体系统对于复杂系统具有无可比拟的表达力，它为各种实际系统提供了一种统一的模型，从而为其研究提供了统一的框架。