一种二阶多智能体系统的领导-跟随比例一致性控制方法技术方案

一种二阶多智能体系统的领导‑跟随比例一致性控制方法，根据网络的拓扑结构确定跟随智能体与领导者，确定以领导者为根节点的有向生成树结构；其次根据期望实现多智能体状态比例关系，为跟随智能体选择比例参数，使二阶多智能体状态达到预期指定比例关系；最后在一个或多个跟随智能体能获取领导者信息的情况下，设计多智能体的领导‑跟随比例一致性协议，实现跟随智能体的状态以一定的比例严格跟随领导者的状态，所有跟随智能体的状态实现比例一致性。

【技术实现步骤摘要】
一种二阶多智能体系统的领导-跟随比例一致性控制方法
本专利技术涉及一种二阶多智能体系统的领导-跟随比例一致性控制方法，具体涉及一种基于有向拓朴的二阶多智能体系统的领导-跟随比例一致性控制方法，属多智能体

技术介绍
多智能体系统的协同控制在卫星、无人飞行器和交通等领域有着广泛的应用。一致性问题受到了广大科研人员的关注并对其展开了广泛的研究。众所周知，当前的一致性算法可以简单地分为两类，第一类是无领导者的一致性算法，第二类是带有领导者的一致性算法。在过去的十几年里，基于JadbabaieA,LinJ,MorseAS(Coordinationofgroupsofmobileautonomousagentsusingnearestneighborrules.IEEETransactionsonAutomaticControl,2004)和Olfati-SaberR,FaxJA,MurrayRM(Consensusandcooperationinnetworkedmulti-agentsystems.ProceedingsoftheIEEE,2007)等所完成的开创性工作，多智能体系统的协同控制取得了重大的进展。一般来说，根据分布式控制算法，一致性的目标是所有的智能体通过信息的交换收敛到一个共同的值。目前已经有大量有关带领导者的多智能体系统一致性的研究成果。由于二阶和高阶多智能体系统可以描述更复杂的应用方程，因此二阶和高阶多智能体系统的一致性问题受到了许多研究人员的关注。RenW,AtkinsE(Distributedmulti-vehiclecoordinatedcontrolvialocalinformationexchange.InternationalJournalofRobustandNonlinearControl,2007.)研究了二阶线性多智能体系统领导-跟随一致性问题。WenGG,PengZX,RahmaniA(Distributedleader-followingconsensusforsecond-ordermulti-agentsystemswithnonlinearinherentdynamics.InternationalJournalofSystemsScience,2014)和HuangN,DuanZS,ZhaoY(Leader-followingconsensusofsecond-ordernon-linearmulti-agentsystemswithdirectedintermittentcommunication.IETControlTheory&Applications,2014)研究了二阶非线性多智能体系统的领导-跟随一致性问题。NiW,ChengDZ(Leader-followingconsensusofmulti-agentsystemsunderfixedandswitchingtopologies.Systems&ControlLetters,2010)分别在固定拓扑和切换拓扑下研究了高阶多智能体系统领导-跟随一致性问题，但领导者的动力方程是线性的。在很多实际系统中，由于不同因素的影响，智能体个体的动态方程是不同的，因此，对于异质多智能体系统的领导-跟随一致性一致性问题的研究也受到了一些研究人员的重视。对于异质多智能体系统，KimJM,ParkJB,ChoiYH(Leaderlessandleader-followingconsensusforheterogeneousmulti-agentsystemswithrandomlinkfailures.IETControlTheory&Applications,2014)研究了在有向固定拓扑下一阶/二阶异质多智能体系统的领导-跟随一致性算法，在考虑了随机通讯失败情况下，设计了控制算法，利用线性矩阵不等式分别分析了无领导者和有领导者的异质多智能体系统的均方稳定性。在过去的很多年，一致性问题的主要研究结论是在同一个拓扑网络中的所有智能体的某些关键信息是一致的。在协同控制中，在存在不同的任务分配和物理变量的情况下，为了完成协同任务，因此需要考虑群一致性问题，不同的群趋于不同的一致性状态。群一致性的指的是一个复杂的多智能体网络是由多个子群构成的，同一子群中的智能体在某些关键信息上达到一致，不同子群中的智能体信息状态不一致。领导-跟随群一致性指的是每个子群都有个虚拟领导者，保证相同子群中智能体都能跟随到相应的领导者，不同子群的智能体达到群一致。MaQ,WangZ,MiaoGY(Second-ordergroupconsensusformulti-agentsystemsviapinningleader-followingapproach.JournaloftheFranklinInstitute,2014)研究了在牵制控制下，二阶非线性多智能体系统的领导-跟随群一致性问题。FengYZ,XuSY,ZhangBY(Groupconsensuscontrolfordouble-integratordynamicmulti-agentsystemswithfixedcommunicationtopology.InternationalJournalofRobustandNonlinearControl,2014)和XieDM,LiangT(Second-ordergroupconsensusformulti-agentsystemswithtimedelays.Neurocomputing,2015)研究了无领导者的二阶多智能体的群一致性问题。QinJH,YuCB,AndersonBDO(Ondistributedclusterconsensusformultipledouble-integratoragents.In2013Europeancontrolconference,2013)研究了在牵制控制下，线性多智能体系统的群一致性问题，在有向拓扑且领导者的速度均是常速的条件下，分析了领导-跟随一致性问题。然而，大多数关于群一致性的分析都是基于一个假设，即整个通信拓扑的拉普拉斯矩阵的每一行元素之和为零。显然，这个假设是相对严格的，它并不适用于任意的拓扑结构。因此RoyS(Scaledconsensus.Automatica,2015)首次提出了比例一致性的概念，即不同智能体的标量状态之间可达到预先给定的比例关系，而不是趋于一个共同的值。如果跟随智能体状态能以预先设置的比例严格跟随领导者的状态，所有智能体状态之间存在预先给定的比例关系，这就说明多智能体状态实现了比例一致性。比例一致性可应用于许多领域，例如大型行动分区系统、供水系统和编队等领域。AghbolaghHD,EbrahimkhaniE,HashemzadehF(Scaledconsensustrackingunderconstanttimedelay.InternationalFederationofAutomaticControl,2016)在常时延下解决了一阶多智能体系统的领导-跟随比例一致性跟踪问题，研究了系统的稳定性本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种二阶多智能体系统的领导‑跟随比例一致性控制方法，其特征在于，所述方法根据网络的拓扑结构确定跟随智能体与领导者，确定以领导者为根节点的有向生成树结构；其次根据期望实现多智能体状态比例关系，为跟随智能体选择比例参数，使二阶多智能体状态达到预期指定比例关系；最后在一个或多个跟随智能体能获取领导者信息的情况下，设计多智能体的领导‑跟随比例一致性协议，实现跟随智能体的状态以一定的比例严格跟随领导者的状态，所有跟随智能体的状态实现比例一致性。

【技术特征摘要】
1.一种二阶多智能体系统的领导-跟随比例一致性控制方法，其特征在于，所述方法根据网络的拓扑结构确定跟随智能体与领导者，确定以领导者为根节点的有向生成树结构；其次根据期望实现多智能体状态比例关系，为跟随智能体选择比例参数，使二阶多智能体状态达到预期指定比例关系；最后在一个或多个跟随智能体能获取领导者信息的情况下，设计多智能体的领导-跟随比例一致性协议，实现跟随智能体的状态以一定的比例严格跟随领导者的状态，所有跟随智能体的状态实现比例一致性。2.根据权利求1所述的一种二阶多智能体系统的领导-跟随比例一致性控制方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：(1)考虑多智能体通讯网络拓扑结构，其中只有一个或多个跟随智能体能获取领导者信息，且存在一簇以领导者为根节点的有向生成树，即领导者有一条有向通路通往所有跟随智能体；确定以领导者为根节点的有向生成树结构；(2)为实现二阶多智能体状态达到预期指定比例关系，预先为跟随智能体设置比例参数，使多智能体系统状态能达到期望的比例关系；(3)为跟随智能体个体设计多智能体的领导-跟随比例一致性协议，从而实现跟随智能体的状态以预先设置的比例参数严格跟随领导者的状态，使跟随智能体的状态实现比例一致性。3.根据权利求1所述的一种二阶多智能体系统的领导-跟随比例一致性控制方法，其特征在于，所述确定以领导者为根节点的有向生成树结构的方法如下：应用图论的方法表示多智能体之间的通信关系，描述二阶多智能体系统的通信拓扑模型用有向图G＝(V,E,A)表示，其中，V是一系列节点集，前N个节点表示跟随智能体，第N+1个节点表示领导者；是边集；A＝[aij]∈Rn×n，aij≥0是有向图G的邻接矩阵；在有向图G中，eij＝(i,j)∈E定义的是从节点j指向节点i的边的方向；智能体i的邻居定义为Ni＝{j∈V:(i,j)∈E}；若节点i能直接接收到节点j的信息，那么aij＞0，否则aij＝0；有向图G含有一簇有向生成树当且仅当G至少有一个节点存在有向通路通往其他所有节点；有向路径是一系列边集所形成的序列，表示节点之间的连接关系；如果在一个有向网络中存在至少有一个智能体、有一条有向路径通往其它任意智能体，那么就说这个有向图中存在有向生成树；在有向图G中，若存在一簇以领导者为根节点的有向生成树，意味着领导者有一条有向通路通往所有跟随智能体。4.根据权利求1所述的一种二阶多智能体系统的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈世明，张正，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：江西,36