[发明专利]时延和噪声下的不确定多智能体系统跟踪控制方法和装置

说明书

本发明公开了一种具有时延和乘性噪声的不确定多智能体系统跟踪控制方法，包括以下步骤：在时延和乘性噪声环境下，对含有不确定参数的多智能体系统设置分布式控制协议；根据领导者的信息、每个智能体自身的状态及其接收到的来自邻居的状态信息，结合控制协议，将时延和乘性噪声环境下系统的跟踪控制问题转化为随机时滞微分方程解的有界性问题；构建所述多智能体系统的跟踪上界的显性表达式以及有界跟踪的可行性条件；选择合适的控制协议的控制增益，实现多智能体系统的跟随者有界跟踪领导者。本申请的方法能考虑系统的内外两部分不确定性，提供了不确定环境下的不确定多智能体系统分布式跟踪控制的研究方案。

技术领域

本发明涉及多智能体技术领域，尤其涉及时延和噪声下的不确定多智能体系统跟踪控制方法和装置。

背景技术

多智能体系统的一致性控制已经发展了近二十年，众多学者从不同角度进行了广泛的研究并取得了丰硕的成果。现有的一致性算法大致可以分为两类，即无领导者一致性和有领导者一致性。后者也被称为分布式跟踪。随着各种算法的应用，发现在实际中存在诸多的不确定性，比如系统所处环境存在噪声、系统建模时的误差不确定性、环境扰动对系统的不确定性干扰等。

在实际系统中，各类不确定性是不可避免的，也是理论转向实际应用必须要解决的问题。专利CN202211217407.0公开了一种有向通信下具有异构动态不确定性的多智能体的一致跟踪控制方法和系统，所述智能体的模型差异由动态不确定性特性描述。基于输出信息设计分散式状态观测器，利用相邻多智能体间的相对输出信息构建分布式一致跟踪控制协议,使跟随者的输出能够渐进跟踪领航者的输出轨迹。专利CN202111528073.4公开了一种基于间歇随机噪声的解决多智能体一致性的方法，所考虑的噪声同样是高斯白噪声，合理利用乘性噪声可以对系统稳定性产生积极作用的能力，设计基于噪声的分布式一致性控制协议，使得每一个跟随者与领导者之间的误差越来越小,使得一致性定义成立,由此解决多智能体系统一致性问题。

多智能体系统的不确定性包含内部和外部两个方面，比如内部的动力学模型不确定、外部的量测噪声和时延等。不足的是，当前已有对于多智能体系统存在不确定性问题的研究，往往只是针对一个方面的不确定性展开，所设计的控制器也只能解决一个不确定性的问题。为进一步促进多智能体控制理论与实际工程应用场景的结合，我们需要同时考虑系统的内外两部分不确定性。因此，开展不确定环境下的不确定多智能体系统分布式跟踪控制的研究是很有必要的。

发明内容

为了解决现有不确定多智能体系统的跟踪控制没有同时考虑系统内部不确定因素和外部不确定因素的技术问题，本发明提供了时延和噪声下的不确定多智能体系统跟踪控制方法，包括以下步骤：

S1、在时延和乘性噪声环境下，对含有不确定参数的多智能体系统设置分布式控制协议；

S2、根据所述多智能体系统的领导者的信息、每个智能体自身的状态及其接收到的来自邻居的状态信息，结合所述控制协议，将时延和乘性噪声环境下不确定多智能体系统的跟踪控制问题转化为随机时滞微分方程解的有界性问题；

S3、根据随机时滞微分方程解的有界性问题构建所述多智能体系统的跟踪上界的显性表达式以及有界跟踪的可行性条件；

S4、为跟踪上界的显性表达式以及有界跟踪的可行性条件选择合适的控制增益，实现所述多智能体系统的跟随者有界跟踪领导者。

还提出时延和噪声下的不确定多智能体系统跟踪控制装置，包括：

处理器；

存储器，其上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序；

其中，所述计算机程序被所述处理器执行时实现时延和噪声下的不确定多智能体系统跟踪控制方法的步骤。

本发明与现有技术相比具有显著的优点和有益效果，具体体现在以下方面：