鲁棒模糊协同策略在随机多智能体系统全局一致性中的应用

2025-02-10 Mon
基于鲁棒模糊协作策略的随机多智能体系统全局一致性研究学术背景在自动化、机器人学、网络通信、智能交通系统及分布式决策等现代技术领域，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）扮演着至关重要的角色。MAS通过多个智能体的协同努力，能够高效执行复杂任务并优化资源分配。然而，在复杂且充满不确定性的环境中，实现全局一致性（global consensus）是一个巨大的挑战。这些不确定性包括智能体自身的不确定性以及外部扰动，特别是在随机环境中，智能体的行为模式和不断变化的环境条件使得全局一致性的实现更加复杂和困难。
现有的控制策略主要包括基于模型和无模型两种方法。基于模型的方法，如鲁棒控制，依赖于精确的模型，但在实际应用中面临不确定性问题的限制。而无模型方法，如模糊控制，虽能有效处理不确定性，但缺乏对全局性能和一致性保证的理论支持。因此，开发一种能够结合两种方法优势并弥补其各自不足的控制策略，显得尤为重要。这一研究背景促使了鲁棒模糊控制策略的探索，旨在利用模糊控制的适应性和不确定性处理能力，同时引入基于模型方法的鲁棒性特征，以提供更为全面和可靠的解决方案。
论文来源本论文由Jiaxi Chen, Jitao Shen, Weisheng Chen, Junmin Li和Shuai Zhang共同撰写。作者分别来自西安电子科技大学数学与统计学院、航空航天科学与技术学院以及天线与微波技术实验室。该论文已于2025年发表在IEEE Transactions on Automation Science and Engineering期刊上。
研究流程与结果研究流程第一部分：一阶随机多智能体系统研究首先针对一阶随机多智能体系统，设计了一种分布式鲁棒模糊控制协议。具体步骤如下：
模型构建：定义了一阶随机多智能体系统的动态模型，包括跟随者和领导者的状态方程。
控制器设计：提出了基于鲁棒控制器、模糊控制器和辅助控制器的混合控制策略，并通过平滑切换函数确保在全局范围内的有效性和鲁棒性。
Lyapunov函数设计：创新性地设计了一种新型Lyapunov函数，用于保证闭环系统的稳定性。
仿真实验：通过仿真实验验证了所提出算法的实用性和有效性。
第二部分：二阶随机多智能体系统研究进一步扩展到二阶随机多智能体系统，设计了一种分布式鲁棒模糊控制协议。具体步骤如下：
模型构建：定义了二阶随机多智能体系统的动态模型，包括跟随者和领导者的状态方程。
控制器设计：提出了基于鲁棒控制器、模糊控制器和辅助控制器的混合控制策略，并通过平滑切换函数确保在全局范围内的有效性和鲁棒性。
Lyapunov函数设计：创新性地设计了一种新型Lyapunov函数，用于保证闭环系统的稳定性。
仿真实验：通过仿真实验验证了所提出算法的实用性和有效性。
主要结果第一部分：一阶随机多智能体系统通过仿真实验，研究者验证了所提出的控制算法能够有效实现跟随者对领导者的跟踪一致性。具体结果如下：
跟踪误差收敛：仿真结果显示，跟随者与领导者之间的跟踪误差最终收敛到零附近，证明了一致性的实现。
输入信号稳定性：所有输入信号（控制输入、自适应参数等）均保持有界，确保了系统的稳定性和可控性。
第二部分：二阶随机多智能体系统通过仿真实验，研究者验证了所提出的控制算法能够有效实现跟随者对领导者的跟踪一致性。具体结果如下：
跟踪误差收敛：仿真结果显示，跟随者与领导者之间的跟踪误差最终收敛到零附近，证明了一致性的实现。
输入信号稳定性：所有输入信号（控制输入、自适应参数等）均保持有界，确保了系统的稳定性和可控性。
结论与价值本研究成功地开发了一种先进的鲁棒模糊分布式协议，无缝集成了鲁棒控制和模糊控制，以应对未知多智能体系统中的全局一致性问题。通过平滑切换函数，协议的实用性和有效性得到了显著提升。研究提供了全面的设计框架，用于一阶和二阶随机多智能体系统鲁棒模糊控制器的设计。创新的Lyapunov函数设计确保了系统的稳定性。仿真实验验证了所提出算法的实用有效性，为未来的多智能体应用奠定了基础。
研究亮点创新性控制策略：本研究的核心创新点在于设计了一个基于平滑切换函数的鲁棒模糊分布式协议，不仅结合了鲁棒控制和模糊控制的优势，还确保了全局一致性的实现。
广泛的适用性：与以往只对满足全局Lipschitz条件的非线性动态场景进行研究不同，本研究放松了这一限制，扩展到了更广泛和复杂的未知场景。
新型Lyapunov函数：不同于传统的直接构造方法，本研究基于Lyapunov二次型设计概念，创新性地设计了一种新型Lyapunov函数，用于证明闭环系统的稳定性。
其他有价值的信息研究者指出，尽管该分布式算法在仿真实验中表现出有效性，但在大规模多智能体系统中的可扩展性仍需进一步评估。未来的工作应集中在对更大规模系统的全面测试和理论分析上，以确保其在复杂环境中的高效性和可靠性。
通过本研究，我们不仅解决了现有方法在不确定性和扰动处理方面的局限性，还推动了多智能体系统控制理论的发展，为实现更高效和可靠的MAS奠定了基础。