基于选择的多智能体系统最优控制-研究

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1、中文摘要摘要近年来，多智能体系统及其相关技术，以其优越性为许多复杂问题提供了有效的解决方法，因此受到了不同学科领域的广泛关注。其中，具有分布式选择功能的多智能体合作控制系统的研究独辟蹊径，以其创新性和宽广的应用背景，开创了信息控制领域的新视野。本文在深入分析国内外对多智能体系统研究状况的基础上，根据已有的成果，创新性地提出并解决了一类基于选择的线性多智能体系统的时间能量最优控制问题。本文的主要研究内容和主要贡献如下：首先，根据引例分析建立线性的多智能体系统模型，并阐述相关的概念。为了解决其时间能量最优控制问题，本文以经典变分法为基础，推导了系

2、统末端固定、末端时刻自由，优化复合型性能指标的最优性必要条件。考虑到系统的复杂性和问题的求解难度，先从相对简单的标量模型开始研究，根据所推导的最优性必要条件，依次设计了两个智能体和一般化多个智能体系统的分布式最优控制策略，并求得最小终端时间的解析解。之后，继续推广研究向量系统模型的最优控制问题。在讨论向量多智能体系统可控性的基础上，首先研究完全可控的系统，获得了两个智能体联合控制时的最优控制解，并分类讨论了求解最小终端时间的表达式。然后，针对一类不完全可控的系统，提出了可控性结构分解方法，将不可控系统转化为可控子系统进而加以求解。最后用实例比

3、较了两类系统的控制效果。文中，通过对每部分所得结果的理论分析，揭示了多智能体分布式选择系统的特点，剖析了选择控制序列、最优时间和最优消耗函数的结构。相应的仿真结果形象地展示了所设计的分布式控制策略的控制效果，同时验证了最小时间解的正确性。最后，对本文的研究工作进行概括总结，并且展望了基于选择的多智能体控制系统的未来研究方向。关键词：多智能体系统；分布式选择；时间能量最优；合作控制英文摘要ABSTRACTRecently,multi—agentsystemsandrelatedtechniques，owingtotheiradvantages，

4、supplyaneffectivemethodforseveralcomplicatedproblemsandthusreceiveextensiveinterestfromvariousdisciplines．Especially,fortheinnovativenessandwidely-appliedcontexts，researchesoncooperativecontrolsystemsinvolvingmultipleagentsallowingdistributedchoicescomeoutandareintheascenda

5、nt．Andthisopensanewhorizoninthecross—areaofinformationandcontroltheory．Thepresentthesisproposesandsolvestime—energyoptimalcontrolproblemsforaclassoflinearmulti—agentsystemswithdistributedchoices．Thisresearchisbasedoncurrentworkonmulti-agentsystemsandstartswithreviewingliter

6、aturesreferringtorelevantinvestigationproblems．Mainresearchworkofthisthesisandmajorcontributionsarelistedasbdow：Firstofall，abasicmathematicalmodelforchoice—effectedmulti—agentsystemsareconstructedalongwiththeintroductionofsomerelatedconcepts．Inordertosolvethetime-energyopti

7、malcontrolproblemforthesystem，applyingtheapproachofclassicalcalculusofvariation，thisthesisdeducesnecessaryconditionsofoptimalitysubjecttofixedterminalstatesandfreeterminaltimewhichCanminimizeacompositecostfunction．Tosimplifytheproblemandfacilitatesolving,scalarsystemsarestu

8、diedfirst．Distributedoptimalcontrolsandanalyticalsolutionstominimumterminaltimeare