基于分布式事件驱动的多智能体系统协同控制研究

论文总字数：41927字

摘 要

多智能体系统的协同控制研究一直是复杂网络领域的重要课题，在机器人、编队控制、无人机等方面都有广泛的应用。在传统的研究中，通常采用基于时间的通信机制和控制协议，具体地说，就是通过连续的信息传递协议和更新来实现协同控制。伴随着多智能体系统的规模扩大，传统的时间驱动机制会导致网络资源的过度使用、电池供电设备的寿命减短。因此，基于事件驱动的算法被提出，它在保证系统性能的前提下，降低了网络资源的使用。同时，分布式事件驱动的算法仅依赖于局部信息，不涉及全局信息，优于传统的算法。

本文讨论了两类多智能体系统模型，基于每一类多智能体系统模型分别提出了两种不同事件驱动机制，即基于自适应方法的事件驱动机制和动态事件驱动机制。并此基础上构建了基于事件驱动机制的一致性协议，使得多个智能体实现了最终实现了一致。同时对两种机制做了详细地比较。最后通过仿真验验证了系统收敛性和事件驱动机制的有效性，同时验证了 Zeno 行为不会发生。

关键词：多智能体系统，事件驱动机制，自适应控制，动态控制

Distributed Event-Triggered Protocols for Collaborative Control of Multi-Agent System

ABSTRACT

Collaborative control of multi-agent systems has always been an important topic in the field of complex networks, and has been widely used in robots, formation control, and drones. Generally, in traditional research, time-based communication schemes and control protocols are used to achieve coordinated control via continuous information transmission and continuous update of protocols. However, as the scale of multi-agent systems increases, the traditional time-triggered scheme will generate overutilization of network resources, and causes a limited lifetime of battery-powered devices. Therefore, event-triggered protocols are developed as an important means to reduce the utilization of network resources as well as guarantee system performance. Meanwhile distributed event-triggered protocols only rely on local information instead of global information, which have better performance than traditional protocols.

This paper investigates two kinds of multi-agent systems. For each of them, two different event-triggered schemes (ETSs) are proposed, i.e. an adaptive ETS and a dynamical ETS. Then effective event-triggered control protocols are developed to achieve consensus in multi-agent systems. Meanwhile, some comparisons between two ETSs are provided. Finally, some numerical examples are presented to verify the convergence of the system, the effectiveness of two kinds of ETSs and to display the exclusion of Zeno behavior.

Keywords: multi-agent system, event-triggered protocol, adaptive control, dynamic control

目 录

摘 要 i

ABSTRACT ii

第一章 引言 1

1.1 多智能体系统协同控制的背景及研究意义 1

1.2 分布式事件驱动机制的介绍及研究现状 2

1.3 本文主要内容及创新点 4

第二章 基于自适应方法的事件驱动机制 5

2.1 问题综述及背景 5

2.2 控制算法及驱动函数 6

2.3 系统的一致性证明 11

2.4 数值仿真 16

第三章 动态的事件驱动机制 21

3.1 问题综述及背景 21

3.2 控制算法及驱动函数 22

3.3 系统的一致性证明 24

3.4 数值仿真 31

第四章 基于自适应方法的和动态的事件驱动机制对比 38

4.1 引言 38

4.2 驱动机制的对比 38

4.3 仿真实验结果对比 39

4.4 小结 42

第五章 总结与展望 43

5.1 总结 43

5.2 展望 44

致 谢 45

参考文献 46

1. 引 言

§1.1 多智能体系统协同控制的背景及研究意义

在自然界中，我们经常能观察到动物成群结队的移动或觅食，生物学家将这种现象称为集群行为，例如大雁在迁徙中变换的队形，蚁群排成一队寻找最优路径，等等。多智能体系统就是由生物的集群行为总结而来——由多个智能体构成的系统。每个智能体作为独立的个体，有能够进行自我判断，并随之作出自主决策的能力，智能体之间存在信息的交换与传递。

近年来，多智能体系统的概念得到广泛的应用，在电网通信、无人机编队、机器人等诸多工程领域[1][2][3][4][5]，它都是目前的一个重要课题。而多智能体系统的协同控制，是指整个系统根据指令或要求，多智能体协作完成一个共同的目标。而在协同控制方面，最基本的一个课题就是一致性问题。多智能体系统一致性问题是指——一个多智能体系统，通过某种控制协议互相通信，以达到一致的状态。近年来，对于多智能体系统一致性问题[6][7]的研究层出不穷，也有许多研究取得了不错的成果，下面将分别从通信方式和驱动方式介绍多智能体系统一致性控制的主要方式。

从通信方式来讲，多智能体一致性控制一般分为无领导者和领导者—跟随者两种模式。在无领导者模式下，每个智能体都能单独处理信息，决策和执行指令，通过和邻居的通信协调行动，以达到一致性。在领导者—跟随者模式下，领导者发出指令的信息，跟随者接收来自领导者的信息，同时和邻居交换信息，通信协作，最终和领导者达成一致。

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