【摘 要】
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离散时间多智能体系统（MASs）具有节约资源、减少成本、降低通讯时间等优势,在机器人、无线传感器、生物系统等领域有广泛应用,是众多学者的重要研究对象之一.迭代学习是研究一类周期或者可重复多智能体系统的有效方法,使系统达到精确跟踪.本文针对离散时间MASs,研究了带有独立拓扑的离散异质MASs的精确一致性控制问题.异质MASs是指智能体的动力学系统不同,比如:多智能体系统中有一阶、二阶混合动力学系统
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离散时间多智能体系统（MASs）具有节约资源、减少成本、降低通讯时间等优势,在机器人、无线传感器、生物系统等领域有广泛应用,是众多学者的重要研究对象之一.迭代学习是研究一类周期或者可重复多智能体系统的有效方法,使系统达到精确跟踪.本文针对离散时间MASs,研究了带有独立拓扑的离散异质MASs的精确一致性控制问题.异质MASs是指智能体的动力学系统不同,比如:多智能体系统中有一阶、二阶混合动力学系统,或者相同动力学系统但是动力学系统的参数不同统称为异质多智能体系统.独立拓扑是指多智能体系统的二阶动力学速度和位移的拓扑结构是相互独立的、不同的.本文提出的分布式ILC控制算法来解决离散异质多智能体系统的一致性和编队控制问题,并且得到一致性的充要条件或充分条件.本文具体工作如下:1.针对带有独立拓扑的线性离散异质多智能体系统,提出了分布式迭代控制算法,运用图论基础知识、矩阵论、压缩映射原理及Schur补引理等相关知识,得到了一致性的充要条件,并且使用MATLAB对数值算例进行仿真,验证了相关的算法和结果的有效性;2.将固定拓扑下的结果推广到切换拓扑上,并且考虑时间延迟对一致性控制问题的影响,研究带有独立切换拓扑离散异质多智能体系统,提出的分布式迭代学习算法解决了该系统的一致性,并且得到了充分条件,通过数值仿真证明算法的有效性;3.将线性离散异质多智能体系统扩展到非线性离散异质多智能体系统,研究了带有独立拓扑的非线性离散异质多智能体系统,运用迭代学习算法,研究该系统的一致性,并且得到了充分条件.进一步将一致性结果拓展到编队控制,利用编队误差解决了编队控制问题,通过数值仿真证明算法的有效性.
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