[發明專利]基于符號函數的多智能體系統的分布式廣義跟蹤方法

有效

• 申請號: 202010189840.2
• 申請日: 2020-03-18
• 公開（公告）號: CN111414575B
• 公開（公告）日: 2023-06-27
• 發明（設計）人: 陳飛;王武廣;黃伯敏;項林英
• 申請（專利權）人: 東北大學秦皇島分校
• 主分類號: G06F17/11
• 分類號: G06F17/11;G06F17/15;G06F17/16
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 李珉

1.一種基于符號函數的多智能體系統的分布式廣義跟蹤方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1：構造描述多智能體系統的網絡結構圖，結構圖中每個節點代表一個智能體，每條邊代表智能體間的信息交互；

步驟2：確定步驟1所構造多智能體系統網絡拓撲結構的鄰接矩陣；

步驟3：建立多智能體系統的狀態方程；

步驟4：定義描述智能體所要跟蹤的時變參考信號函數值的目標函數；

步驟5：根據多智能體的系統鄰接矩陣、狀態方程和目標函數設計分布式算法，使多智能體系統中每個智能體的控制輸入只與該智能體的狀態、時變參考信號以及其鄰居的狀態有關；

所述根據多智能體的系統鄰接矩陣、狀態方程和目標函數設計的分布式算法，如下公式所示：

其中，多智能體系統中第i個智能體的控制輸入u_i(t)與第i個智能體的狀態x_i(t)、時變參考信號r_i(t)以及其鄰居的狀態x_j(t)有關，為i個智能體的時變參考信號，為目標函數f(x₁(t),…,x_n(t))對第i個智能體的狀態x_i求偏導，并且滿足具有相同的符號，為目標函數f(r₁(t),…,r_n(t))對第i個智能體的時變參考信號r_i求偏導，并且滿足具有相同的符號，sgn(X)為符號函數，如下公式所示：

步驟6：設定多智能體系統中各智能體的初始狀態信息與時變參考信號信息，且使初始狀態的目標函數值與時變參考信號的目標函數值相同，運行步驟5設計的分布式算法，控制每個智能體跟蹤上一組時變參考信號的目標函數值；

步驟7：根據步驟6運行結果不斷修正步驟5設計的分布式算法，直至多智能體系統中每個智能體的狀態達到一致，達到控制目標。

2.根據權利要求1所述的基于符號函數的多智能體系統的分布式廣義跟蹤方法，其特征在于：所述構造的多智能體網絡結構圖是無向圖，記為：G＝{V,E(t)}，其中，表示節點的集合，n為無向圖中節點總數，也即多智能體系統中智能體的個數，表示邊的集合，N_j(t)表示無向圖中節點j鄰居節點的集合，且j≠i；t表示時間；因為構造的圖是無向圖，所以若i的鄰居節點j∈N_i成立，則得i∈N_j；如果i∈N_j，則稱節點i為父節點，節點j為子節點。

3.根據權利要求2所述的基于符號函數的多智能體系統的分布式廣義跟蹤方法，其特征在于：所述確定的多智能體網絡結構圖的鄰接矩陣,如下公式所示：

其中，A為多智能體網絡結構圖的鄰接矩陣，鄰接矩陣中的元素a_ij代表節點i,j之間邊的權重值，如果節點i,j之間有邊相連，則有a_ij0；如果節點i,j之間沒有邊相連，則有a_ij＝0，對無向圖存在a_ij＝a_ji。

4.根據權利要求3所述的基于符號函數的多智能體系統的分布式廣義跟蹤方法，其特征在于：所述建立的多智能體系統的狀態方程，如下公式所示：

其中，為多智能體系統中第i個智能體的狀態，為多智能體系統中第i個智能體的控制輸入，m為每個節點狀態的維數。

5.根據權利要求4所述的基于符號函數的多智能體系統的分布式廣義跟蹤方法，其特征在于：所述目標函數滿足以下條件：

目標函數f:是一個連續函數，對任意的(x₁(0),…,x_n(0))∈V,多智能體系統的狀態方程的初始條件(x₁(0),…,x_n(0))的解始終保持在V內，并且滿足當t→∞時，若x₁(t)＝…＝x_n(t)，則有x_i(t)→f(x₁(t),…,x_n(t))始終成立，因此將滿足以上條件的函數稱作一致性函數。