一种基于权重不平衡有向网络的分布式平均跟踪方法技术

本发明专利技术提供一种基于权重不平衡有向网络的分布式平均跟踪方法，涉及控制和信息技术领域。首先构造描述多智能体系统的网络拓扑结构图，使每个节点代表一个智能体，每条边代表智能体间的信息交互，并获得网络拓扑结构图的权重邻接矩阵；再建立多智能体的离散时间状态方程；根据网络拓扑结构图的权重邻接矩阵、多智能体的离散时间状态方程和时变参考信号设计离散时间分布式平均跟踪算法；然后再设定每个智能体的初始状态值信息和时变参考信号信息；最后根据每个智能体的时变参考信号调节离散时间分布式平均跟踪算法中的可变参数，使每个智能体运行离散时间分布式平均跟踪算法，实现多智能体系统中所有智能体能够跟踪上一组时变参考信号的平均值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于权重不平衡有向网络的分布式平均跟踪方法
本专利技术涉及控制和信息
，尤其涉及一种基于权重不平衡有向网络的分布式平均跟踪方法。
技术介绍
多智能体系统是由一组自主的、相互作用的实体所构成的系统，它们共享一个共同的环境，利用传感器感知，并利用执行器执行动作。多智能体系统提供了一种看待问题的分布式视角，可以将控制权限分布在各个智能体上。一般认为智能体具有自主性、通信、计算、适应性等基本特点。在大型系统中使用多智能体系统技术具有明显的优势。首先，由于具备并行感知和执行的能力，多智能体系统具有更快的操作速度和更高的执行效率；其次，当一个或多个智能体发生故障时，系统正常退化，从而提高了系统的可靠性和鲁棒性；再次，多智能体系统可以在必要的时候增加智能体，从而具备可扩展性和灵活性；最后，由多个简单的智能体构成的系统其成本远低于单个集中式的复杂系统。多智能体系统因为具备上述优势，已经在军事、交通、电力等诸多领域得到广泛应用。近年以来，多智能体系统的协同控制逐渐成为控制领域的一个热点，研究内容越来越越丰富，主要涉及的问题包含一致性、领导者协调本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于权重不平衡有向网络的分布式平均跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤1：构造描述多智能体系统的加权有向连通的网络拓扑结构图，其中，每个节点代表一个智能体，每条边代表智能体间的信息交互，从而获得网络拓扑结构图的节点集、边集和每个节点的邻居信息及权重邻接矩阵；/n步骤2：建立多智能体的离散时间状态方程；/n步骤3：根据多智能体系统的网络拓扑结构图的权重邻接矩阵、多智能体的离散时间状态方程和时变参考信号设计离散时间分布式平均跟踪算法；/n步骤4：设定多智能体系统中每个智能体的初始状态值信息和时变参考信号信息，其中，第i个智能体的时变参考信号只能由第i个智能体接收，并且智能体的状态与...

【技术特征摘要】
1.一种基于权重不平衡有向网络的分布式平均跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：构造描述多智能体系统的加权有向连通的网络拓扑结构图，其中，每个节点代表一个智能体，每条边代表智能体间的信息交互，从而获得网络拓扑结构图的节点集、边集和每个节点的邻居信息及权重邻接矩阵；
步骤2：建立多智能体的离散时间状态方程；
步骤3：根据多智能体系统的网络拓扑结构图的权重邻接矩阵、多智能体的离散时间状态方程和时变参考信号设计离散时间分布式平均跟踪算法；
步骤4：设定多智能体系统中每个智能体的初始状态值信息和时变参考信号信息，其中，第i个智能体的时变参考信号只能由第i个智能体接收，并且智能体的状态与时变参考信号二者的初始值没有必要的联系；
步骤5：根据每个智能体的时变参考信号调节离散时间分布式平均跟踪算法中的可变参数，使每个智能体运行离散时间分布式平均跟踪算法；逐步迭代更新每个智能体的状态，实现多智能体系统中所有智能体能够跟踪上一组时变参考信号的平均值。


2.根据权利要求1所述的一种基于权重不平衡有向网络的分布式平均跟踪方法，其特征在于：所述步骤1构造的加权有向连通的网络拓扑结构图表示为G＝(V，E，A)，其中，V＝{1，2，3，4…，n}是节点集，n是节点数，是边集，A＝[aij]∈Rn×n是权重邻接矩阵，i＝1，2，...，n，j＝1，2，...，n，如果(j，i)∈...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈飞，黄传奇，项林英，
申请(专利权)人：东北大学秦皇岛分校，
类型：发明
国别省市：河北;13