多智能體系統(tǒng)聚集任務(wù)中的協(xié)同控制.pdf

1、在過(guò)去的幾年中，網(wǎng)絡(luò)化多智能體系統(tǒng)協(xié)同控制方面的研究獲得了令人矚目的進(jìn)展。所獲得的不僅有很多理論結(jié)果，而且還有大量的實(shí)驗(yàn)和實(shí)踐結(jié)果，涵蓋的主題有一致性問(wèn)題、圖論、隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)、動(dòng)物群集、智能體蜂擁、機(jī)器人編隊(duì)、傳感器覆蓋、信息融合等等。在所有的網(wǎng)絡(luò)化智能體系統(tǒng)中，通信鏈的狀態(tài)在系統(tǒng)分析和控制律設(shè)計(jì)中一直是一個(gè)關(guān)鍵因素。眾所周知，一個(gè)智能體系統(tǒng)的通信拓?fù)浯_定了其個(gè)體間信息交流和共享的方式。因此，通信鏈的狀態(tài)在系統(tǒng)穩(wěn)定性和任務(wù)完成中就有決定性的

2、作用。正因?yàn)檫@樣，研究人員投入了大量的努力于以下兩個(gè)問(wèn)題的研究中。一是在什么樣的通信鏈條件下，網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)能夠獲得所要求的狀態(tài)，例如完成均值一致任務(wù)。二是怎樣設(shè)計(jì)智能體的控制機(jī)制來(lái)滿足特定的實(shí)踐任務(wù)中所需要的這些通信條件。
　　 在本論文中，我們將考慮一個(gè)基本任務(wù)――聚集任務(wù)中的協(xié)同控制問(wèn)題。該任務(wù)的目標(biāo)是設(shè)計(jì)分布式控制算法來(lái)驅(qū)使所有的智能體在有限時(shí)間內(nèi)或當(dāng)時(shí)間趨于無(wú)窮時(shí)抵達(dá)工作空間中的同一位置。在有限通信范圍的條件下，開(kāi)發(fā)了一些

3、新的方法來(lái)解決多智能體系統(tǒng)與聚集相關(guān)的問(wèn)題，包括權(quán)重有向圖平衡，不可靠通信鏈下的協(xié)同控制，以及有界控制輸入下的連通性控制等。這些方法與現(xiàn)有文獻(xiàn)中的方法相比有顯著的優(yōu)點(diǎn)，例如，具有非保守的設(shè)計(jì)方法和實(shí)踐中容易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。而且，其中某些問(wèn)題，如多智能體同時(shí)在不可靠通信和有界控制輸入限制下的連通性控制問(wèn)題，據(jù)我們所知，是在研究中首次考慮的。
　　 我們知道，網(wǎng)絡(luò)的一致性算法在機(jī)器人組群和智能體決策中有著廣泛的應(yīng)用，例如，應(yīng)用在聚集控制

4、和編隊(duì)控制中。在一致性算法中，由于在信號(hào)處理如傳感器信息融合方面的廣泛應(yīng)用，所謂的均值一致性算法的研究顯得尤為重要。又由于在均值一致性問(wèn)題以及很多其它有向通信網(wǎng)絡(luò)協(xié)同問(wèn)題中，平衡圖都扮演著重要角色，所以我們探討了有向圖權(quán)值平衡問(wèn)題的條件和算法。現(xiàn)有的結(jié)果表明，一個(gè)有向圖可以轉(zhuǎn)換成平衡圖，當(dāng)且僅當(dāng)它是強(qiáng)半連通的?；谶@個(gè)認(rèn)識(shí)，我們證明了有向圖能夠轉(zhuǎn)換成平衡圖當(dāng)且僅當(dāng)其關(guān)聯(lián)矩陣的零空間里包含有正向量。接著，基于這個(gè)結(jié)果和相應(yīng)的分析，提出了兩

5、個(gè)權(quán)值平衡算法。我們還指出了權(quán)值平衡問(wèn)題與相應(yīng)的底層Markov 鏈的關(guān)系。與現(xiàn)有的平衡算法相比，我們的算法在實(shí)踐中更容易實(shí)現(xiàn)。
　　 本文研究的另一個(gè)主題是多智能體系統(tǒng)在離散時(shí)間設(shè)定下的聚集算法設(shè)計(jì)問(wèn)題，也就是說(shuō)，智能體以方向點(diǎn)的方式進(jìn)行控制。首先，考慮了帶有有限通信范圍和可靠通信鏈的智能體系統(tǒng)。提出了一個(gè)新的聚集算法框架――組合式框架，它以計(jì)算集合中的名詞“凸組合”來(lái)命名?；趫D論和一致性問(wèn)題研究中的新工具，證明了所提出算法

6、的收斂性?？梢钥吹?，廣泛研究的外心算法能夠看成是組合算法的一個(gè)特殊情形。接著，我們研究了帶有有限通信范圍和不可靠通信鏈的多機(jī)器人協(xié)同問(wèn)題。開(kāi)發(fā)了一個(gè)新的基于鄰近圖的協(xié)同算法，使得機(jī)器人組群在通信鏈滿足遍歷性假設(shè)的情況下，能夠完成聚集任務(wù)。算法的收斂性證明建立在有根圖理論工具的基礎(chǔ)上。
　　 我們還考慮了連續(xù)時(shí)間設(shè)定下多智能體系統(tǒng)的聚集算法設(shè)計(jì)問(wèn)題。因?yàn)樵趲缀跛杏嘘P(guān)連通性控制的已有研究中，當(dāng)智能體趨于跑出其鄰居的通信范圍時(shí)，控制

7、輸入就會(huì)趨于無(wú)界，所以我們集中研究了有限通信范圍的多智能體系統(tǒng)有界輸入連通性控制律設(shè)計(jì)問(wèn)題。研究了一個(gè)一般的基于勢(shì)的控制律，并給出了維持連通性的充分條件。接著，獲得了一個(gè)以有界控制輸入來(lái)維持連通性的必要條件?；谶@個(gè)條件，提出了一個(gè)新的有界輸入控制律，并討論了相應(yīng)控制律所需的合適的參數(shù)選擇問(wèn)題。顯然，與現(xiàn)有的控制律設(shè)計(jì)方法相比，所提出的有界輸入控制律在實(shí)踐中更容易實(shí)現(xiàn)。
　　 最后，我們回顧了方向點(diǎn)設(shè)定下帶有不可靠通信鏈的聚集算