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    12

    3.4.2  常时延网络仿真结果 14

    3.5  本章小结 15

    4  具有时变时延的多智能体系统的二阶一致性 15

    4.1  引言 15

    4.2  一致性协议设计 16

    4.3  二阶一致协议的收敛性分析 16

    4.4  仿真结果 17

    4.5  本章小结 20

    5  离散多智能体系统分布式编队跟踪控制的研究 21

    5.1  引言 21

    5.2  系统描述及一致性协议设计 21

    5.2.1  基于一阶模型的编队控制 21

    5.2.2  基于二阶模型的编队控制 23

    5.3  仿真研究 25

    5.3.1  一阶系统的仿真结果 25

    5.3.2  二阶系统的仿真结果 27 

    5.4  本章小结 30

    结  论 31

    致  谢 33

    参考文献 34

    1  绪论

    1.1  本课题的研究背景和意义

        奇妙的自然界孕育了世间万物，不同的生物种群以他们特有的方式生存。天空中的大雁以“一”字或“人”字排开飞行，海底的鱼群也以特定的队形朝着既定的方向游动，即便遇到障碍物，它们也能成功的避免冲突和碰撞，最终保持原有队形。不仅如此，它们在飞行或游动时，速度也非常地匹配。因此，我们在思考智能体之间是怎样更新自身状态并传递信息以实现这种群集行为。带着这些疑惑，很多学者开始关注研究多智能体系统的分布式编队控制问题。论文网

        多智能体系统的编队控制在各领域都有着广泛的应用。在工业领域中，利用多机器人编队进行货物入库；在军事领域中，编队控制多用于多航天器、无人机的编队飞行，执行任务。多智能体系统，它是由一群具备一定的传感、计算、执行和通信能力的智能体以通讯等方式关联成为一个网络系统[1]。多智能体系统具有自主性、分布性和协调性。通过与邻居或者leader的信息交流，每个智能体可以进行各自的目标跟踪，保持预先设定的编队来完成指定的任务。多智能体系统能够协作完成单个智能体不能够完成的复杂任务，这也就是研究多智能体的意义所在。多智能体系统是当前控制领域的新兴课题，具有重要的现实意义以及广泛的应用前景。与一般的网络控制系统相比，多智能体系统具有以下优点[2,3]：(1)拥有广泛的任务领域；(2)单个智能体的物理实现简单，可以大大节省成本；(3)良好的系统性能；(4)容错性强；(5)易于开发；(6)具有分布式的感知与作用，分布式控制策略大大降低了整体通信量，使系统具有很强的鲁棒性。

    多智能体系统一致性问题已成为国内外研究者的关注热点。所谓一致性问题，简单的说就是随着时间的演化，通过相邻节点间的相互耦合和相互影响，多智能体系统中各个体之间通过局部通信协调使所有个体的状态最终趋于一致[4]。那么，如何让各智能体的状态趋于一致呢？解决这个问题的方法就是设计一致性协议或算法。

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