【技术实现步骤摘要】
一种多智能体系统的量化控制方法
本申请涉及多智能体一致性控制领域，具体涉及一种对不确定系统结构的单领导者多智能体的量化控制方法。
技术介绍
人们从自然界中生物的群集行为受到启发，提出了分布式的思想。分布式比起集中式有更高的鲁棒性，能以更少的资源代价完成更复杂的任务。为此，人们提出了多智能体系统。多智能体系统是指由多个智能体组合而成的系统，其中每一个智能体都能独立作用于自身和环境，但却不需要全局的信息资源。多智能体系统的多智能体技术被广泛应用于智能机器人、智能交通、无人机编队控制、分布式预测、智能电网等方面，其中最受到关注的是多智能体的一致性控制问题。一致性是指随着时间的增大，多智能系统中的所有个体的状态都趋于一个相同的值；一致性问题是多智能体系统的根本性问题。国内外已经有很多文献对多智能体的一致性控制进行了研究，实现了理想条件下各个跟随者对领导者的跟随。但是在很多实际应用中，智能体与控制器之间的通讯带宽是有限的，这导致智能体收到的控制信号并不是连续的和实时的，如果没有合适的调整与设计，系统的稳定性就得不到保证...
【技术保护点】
1.一种多智能体系统的量化控制方法，所述多智能体系统包括一个领导者和N个跟随者；其特征在于，所述控制方法包括以下步骤：/n建立多智能体系统的系统模型，包括跟随者的系统模型以及领导者的系统模型；/n建立多智能体系统的误差系统，包括第i个跟随者与领导者输出之间的误差，以及第i个跟随者的q阶状态与虚拟控制器之间的误差；/n设计多智能体系统的控制器，包括为第i个跟随者设计第一个虚拟控制器至第q个虚拟控制器，然后为第i个跟随者设计控制输入。/n
【技术特征摘要】
1.一种多智能体系统的量化控制方法，所述多智能体系统包括一个领导者和N个跟随者；其特征在于，所述控制方法包括以下步骤：
建立多智能体系统的系统模型，包括跟随者的系统模型以及领导者的系统模型；
建立多智能体系统的误差系统，包括第i个跟随者与领导者输出之间的误差，以及第i个跟随者的q阶状态与虚拟控制器之间的误差；
设计多智能体系统的控制器，包括为第i个跟随者设计第一个虚拟控制器至第q个虚拟控制器，然后为第i个跟随者设计控制输入。
2.根据权利要求1所述的多智能体系统的量化控制方法，其特征在于，所述跟随者的系统模型表示为：
对于第i个跟随者，建立如下的系统模型：
yi＝xi，1，i＝1，2，...N式3
其中xi，q和xi，ni代表系统的状态变量，其中，q为系统状态变量的阶数，ni为第i个跟随者的总系统阶数，参数上方加圆点表示该参数的导数，fi，q()和代表未知但光滑的函数，Δi，q(t)和代表未知时变干扰，Qi(ui)代表控制输入ui经过量化器后的输出，ui＝ui(t)代表真实控制输入，yi代表每个跟随者的输出，N代表跟随者的个数。
3.根据权利要求1所述的多智能体系统的量化控制方法，其特征在于，所述量化器的模型为：
其中量化器的量化等级为：
δi+，δi-∈(0，1)为可以选择的量化密度，和为死区参数，ui(t-)代表ui(t)上一时刻的状态，p＝1，2，...为从1到正无穷的整数。
4.根据权利要求1所述的多智能体系统的量化控制方法，其特征在于，所述领导者的系统模型表示为：
y0＝x0式8
y0表示领导者的输出，表示领导者的输出的导数，f0(x0，t)为一个已知的有界函数，即想要跟踪的领导者的输出的导数函数。
5.根据权利要求1所述的多智能体系统的量化控制方法，其特征在于，所述第i个跟随者与领导者输出之间的误差，表示为：
其中i和j分别表示第i个和第j个跟随者，aij≥0为第i个跟随者收到的第j个跟随者的信息权重，bi≥0为第i个跟随者收到领导者的信息权重，aij和bi都是非负常数。
6.根据权利要求1所述的多智能体系统的量化控制方法，其特征在于，所述i个跟随者的q阶状态与虚拟控制器之间的误差表示为：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘治，林壮壁，章云，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44
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