具有可變參數(shù)量化器的一階多智能體系統(tǒng)研究.pdf

1、近年來,在日益龐大且復(fù)雜的控制系統(tǒng)設(shè)計變得越來越難以實現(xiàn)的同時,與其同等功能的多智能體系統(tǒng)由于其分析設(shè)計方便等優(yōu)點逐漸成為研究的重點。同時出于對控制系統(tǒng)中通信數(shù)據(jù)率和微處理器運算能力的考慮,對各種量化器的研究逐漸成為研究的熱點問題。這使得含有量化器的多智能體系統(tǒng)的研究和應(yīng)用成為現(xiàn)在控制系統(tǒng)設(shè)計的一個主要方向。在多智能體系統(tǒng)的應(yīng)用中,有很多任務(wù)都是通過使多個智能體之間的狀態(tài)達到一致性來實現(xiàn)的。所以一致性成為多智能體系統(tǒng)研究的一個重點。又因

2、為多智能體系統(tǒng)中量化器的應(yīng)用往往能夠達到有限時間收斂的效果,所以量化一致性又成為重中之重。因此,本文就多智能體的量化一致性問題展開研究。
　　首先,對本課題研究過程中用到的數(shù)學(xué)工具和相關(guān)控制理論給出簡要介紹。包括多智能體通信模型的圖論表示,矩陣運算的相關(guān)知識,系統(tǒng)的穩(wěn)定性理論,量化器的相關(guān)知識等。并給出多智能體系統(tǒng)及其一致性的描述及現(xiàn)有解決辦法,通過仿真分析了現(xiàn)有算法的缺陷,從而引出本課題所研究的問題。
　　其次,對引入動態(tài)

3、量化器和零階保持器將一種一致性控制輸入進行改造,構(gòu)成混雜系統(tǒng)。并引入事件觸發(fā)機制來更新動態(tài)量化器,以保證系統(tǒng)一致性的到達。從而構(gòu)成了基于集中方式的事件觸發(fā)機制的一階多智能體系統(tǒng)量化一致性算法。從MATLAB仿真結(jié)果可以看出所得到的算法的可行性。并通過對結(jié)果的分析給出了一些實際應(yīng)用中的指導(dǎo)。
　　最后,考慮到在多智能體系統(tǒng)中使用集中方式的更新規(guī)則往往受限于實際應(yīng)用條件,得到了一種分布式事件觸發(fā)的量化一致性算法。使得每個智能體控制輸入